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基于粒子群优化的模糊聚类算法
引用本文:黄贤英,张丽芳.基于粒子群优化的模糊聚类算法[J].重庆工学院学报,2008,22(11):120-123.
作者姓名:黄贤英  张丽芳
作者单位:重庆工学院计算机科学与工程学院,重庆400050
基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2007BB2405)
摘    要:针对模糊C均值聚类算法具有容易陷入局部极小值,对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出了基于粒子群优化算法的改进模糊聚类算法(PSFC).该算法引入了粒子群优化算法强大的全局寻优能力,并结合了模糊C-均值聚类算法的特点.实验结果表明,该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度.

关 键 词:数据挖掘  聚类分析  粒子群优化算法

A Fuzzy C-Means Algorithm Based on Particle Swarm Optimization
HUANG Xian-ying,ZHANG Li-fang.A Fuzzy C-Means Algorithm Based on Particle Swarm Optimization[J].Journal of Chongqing Institute of Technology,2008,22(11):120-123.
Authors:HUANG Xian-ying  ZHANG Li-fang
Affiliation:HUANG Xian-ying,ZHANG Li-fang(School of Computer Science , Engineering,Chongqing Institute of Technology,Chongqing 400050,China)
Abstract:In order to overcome the defects of Fuzzy C-means Algorithm such as the local optima and sensitivity to initialization and noise data,a new PSO-based fuzzy algorithm(PSFC) is put forward in this paper.PSFC algorithm uses the capacity of global search in PSO algorithm,and solves the problems of FCM.The experiment shows that the algorithm is correct,efficient and fast,and increases the convergence speed.
Keywords:data mining  cluster analysis  Particle Swarm Optimization  
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