基于d-AIFCM的Web用户聚类分析

传统FCM聚类算法存在初始聚类中心较为敏感的问题，易陷入局部最优。针对此问题，提出了基于密度权值和自适应免疫系统的FCM算法（d-AIFCM）。算法在对Web用户进行聚类分析的过程中，基于用户群体之间的相似性，引入密度权值生成候选初始聚类中心，采用自适应免疫系统的原理确定初始聚类中心，自动生成最佳分类，解决传统FCM算法对初始聚类中心敏感的问题。实验结果表明，d-AIFCM算法在收敛次数和聚类效果方面较其他同类算法有所提升。