| 基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法 |
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| 引用本文： | 蒲蓬勃,王鸽,刘太安.基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法[J].计算机工程与设计,2008,29(16). |
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| 作者姓名： | 蒲蓬勃 王鸽 刘太安 |
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| 作者单位： | 山东科技大学信息工程系,山东,泰安,271019 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，山东省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果.
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| 关 键 词： | 全局优化 模糊C-均值聚类算法 粒子群优化算法 聚类 粒子 |
Research of improved fuzzy C-means algorithm based on particle swarm optimization |
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| PU Peng-bo,WANG Ge,LIU Tai-an.Research of improved fuzzy C-means algorithm based on particle swarm optimization[J].Computer Engineering and Design,2008,29(16). |
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| Authors: | PU Peng-bo WANG Ge LIU Tai-an |
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| Abstract: | For the problems of FCM algorithm including local minimum,PSO algorithm is combined with FCM algorithm and a new fuzzy clustering algorithm is proposed.The iteration process is replaced based on the gradient descent of FCM,which makes the new algorithm have a strong global searching capacity.At the same time,FCM is no longer dependent on the initialization values,and its efficiency and effectiveness are improved.The emulation experiment indicated that the PSO-FCM algorithm supported improved the sea-rching ... |
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| Keywords: | global optimum fuzzy C-means particle swarm optimization clustering particle |
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