| 基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 骆东松,李雄伟,赵小强. 基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究[J]. 工业仪表与自动化装置, 2013, 0(2): 3-6 |
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| 作者姓名： | 骆东松 李雄伟 赵小强 |
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| 作者单位： | 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州,730050 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，甘肃省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 模糊C-均值聚类 人工萤火虫算法 GSFM |
Research on fuzzy clustering algorithm based on GSO |
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| LUO Dongsong , LI Xiongwei , ZHAO Xiaoqiang. Research on fuzzy clustering algorithm based on GSO[J]. Industrial Instrumentation & Automation, 2013, 0(2): 3-6 |
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| Authors: | LUO Dongsong LI Xiongwei ZHAO Xiaoqiang |
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