论文研究-基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法.pdf

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文件名称：论文研究-基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法.pdf
文件大小：171KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-10 05:07:00
论文研究 论文研究-基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法.pdf,  在数据挖掘领域,模糊C均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的,但是面向数据库的数据挖掘经常要处理大量、高维的数据.在这种情况下,FCM算法在时间性能上难以令人满意.本文基于采样技术对FCM算法进行改进,以提高算法的时间性能,并利用遗传算法对聚类结果进行优化以保证聚类的质量,给出了一种新的基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法SFGO(SamplingFCMwithGeneticOptimization).仿真实验证明SFGO算法在大规模数据库的聚类挖掘中,在时间性能和聚类质量上都能获得较满意的结果.