基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

来源 :河南科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：realmummy

【摘要】

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针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优

【作者】

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程国刘亚亚赵鹏军

【机构】

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商洛学院数学与计算机应用学院

【出处】

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河南科学

【发表日期】

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2014年12期

【关键词】

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自适应混沌引力搜索算法模糊C均值聚类 adapting chaos gravitational search algorithm fuzzy C-m

【基金项目】

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陕西省自然科学基础研究计划项目（2013JM1023）, 陕西省教育厅科研计划项目（2013JK0597,2013JK0605）, 陕西高校教学改革研究项目（13BZ56）, 商洛学院科研基金项目（12SKY010）, 商洛学院服务地方专项科研基金项目（13SKY-FWDF001）

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针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.

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