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一种改进的DFCM聚类算法及对wine数据的分类

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摘要 双模糊C均值聚类算法存在对初始聚类中心位置的敏感缺点,影响了算法的应用。本文提出了基于模拟退火(SA)和遗传算法(GA)的双模糊C均值聚类算法。SAGA-DFCM结合了模拟退火和遗传算法的优势,设置新的适应度函数,对初始聚类中心位置进行优化。在wine数据集的分类结果中看到SAGA-DFCM相对于DFCM算法大大减小了对初始聚类中心位置的敏感程度。
作者 叶昌伦 韦霞
机构地区 贵州师范大学
出处 《电子技术与软件工程》 2018年第17期164-164,165,共2页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
关键词 双模糊C 均值聚类 遗传算法 模拟退火 初始聚类中心
分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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参考文献4

二级参考文献17

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共引文献31

电子技术与软件工程
2018年 第17期

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