基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类 (2006年)

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文件名称：基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类 (2006年)
文件大小：434KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-25 08:49:49
自然科学 论文 利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、快速收敛的特点，结合模糊C-均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法。 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程，使算法具有很强的全局搜索能力，很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷；同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。实验结果表明，与FCM相比本文算法聚类更为准确，效率更高。