| 基于模糊C均值的改进人工蜂群聚类算法* |
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| 引用本文： | 何嘉婧,王晋东,于智勇.基于模糊C均值的改进人工蜂群聚类算法*[J].计算机应用研究,2016,33(5). |
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| 作者姓名： | 何嘉婧 王晋东 于智勇 |
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| 作者单位： | 解放军信息工程大学密码工程学院,解放军信息工程大学密码工程学院,解放军信息工程大学密码工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，省科技攻关计划资助项目 |
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| 摘 要： | 传统的模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心选择与噪声数据敏感，容易使目标函数陷入局部最优的问题以及标准人工蜂群算法局部搜索能力及开发能力不强的缺点，针对这个问题，引进差分进化的思想改进人工蜂群算法并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述，结合模糊C-均值聚类算法具有收敛速度快、易于实现且局部搜索能力较强的优点，提出一种基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法以提高聚类的性能。实验结果表明：该算法相对于传统FCM聚类算法，准确率和抗噪性有所提高，聚类的效果更好。
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| 关 键 词： | 人工蜂群算法 模糊C均值 聚类分析 差分进化 搜索方程 |
| 收稿时间： | 1/9/2015 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2016/3/27 0:00:00 |
Clustering algorithm based on modified artificial bee colony and fuzzy C-means algorithm |
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| HE Jia-jing,WANG Jin-dong and YU Zhi-yong.Clustering algorithm based on modified artificial bee colony and fuzzy C-means algorithm[J].Application Research of Computers,2016,33(5). |
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| Authors: | HE Jia-jing WANG Jin-dong and YU Zhi-yong |
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| Affiliation: | Institute of Cipher Engineering,PLA Information Engineering University,Institute of Cipher Engineering,PLA Information Engineering University,Institute of Cipher Engineering,PLA Information Engineering University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial bee colony (ABC) algorithm fuzzy C-means clustering analysis differential evolution search equation |
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