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改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法-最新文档资料.docx
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针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优解的不足,将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合,提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化,同时引入环形拓扑结构邻域,提高粒子群聚类算法的全局搜索能力。对UCI中3个数据集进行仿真实验,结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有
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一种改进的模糊C-均值聚类算法 (2012年)
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由于现有模糊C均值聚类算法固有的局限性,本文提出了一种改进的模糊C均值聚类算法。首先用概率密度函数来确定初始聚类中心点和聚类数,其次用竞争学习思想提出使对手增加抑制因子来修改隶属度得到加快收敛速度的效果,最后提出用一个类内差异与类间差异兼备的新的有效性指标来作为迭代条件的目标函数。通过实验获取参数的最优取值范围,通过与经典模糊C均值聚类算法的比较,证明了该改进算法不仅加快了收敛速度,而且在聚类结果
模糊C均值聚类算法的改进研究 (2011年)
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模糊C均值聚类算法(FCM)是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理,计算每个数据分区的质心做为FCM聚类的初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法
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基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类 (2006年)
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一种改进的模糊C均值聚类算法 (2011年)
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针对传统的模糊C均值聚类(FCM)算法聚类数目难以确定,目标函数收敛速度慢的特点,提出了一种改进的模糊聚类算法,将粒度思想和m-α关系引入FCM模糊聚类算法中,从不同的粒度空间对聚类进行有效性评价,并通过改变m或α的值来影响模糊化程度,进而改变聚类的收敛速度。分别采用FCM与该算法对经典数据集进行聚类对比。结果表明:改进后的聚类算法能够得到合理有效的聚类数目和初始聚类中心,并且具有比传统FCM更快
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