首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

新的混合模糊C-均值聚类算法
引用本文:王浩,王秀友,陈蕴.新的混合模糊C-均值聚类算法[J].计算机工程与设计,2008,29(4):917-919,922.
作者姓名:王浩  王秀友  陈蕴
作者单位:1. 阜阳师范学院计算机系,安徽,阜阳,236032;安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039
2. 阜阳师范学院计算机系,安徽,阜阳,236032
基金项目:安徽省教育厅自然科学基金 , 安徽省教育厅自然科学基金
摘    要:基于量子行为的粒子群算法(QPSO)是一种改进的粒子群优化算法.它使用的参数个数少,在解的收敛性和全局搜索能力上优于基本的粒子群算法(PSO).将QPSO算法与模糊C-均值(FCM)算法相结合提出一种新的混合模糊C-均值聚类算法(QPSO-FCM),新算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,在一定程度上克服了FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低了FCM算法的初值敏感度.实验结果表明,改进后的新算法与FCM算法和PSO与FCM结合算法相比,具有良好的收敛性,聚类效果也有较好的改善.

关 键 词:聚类  量子粒子群算法  粒子群算法  模糊C-均值算法  模糊聚类  加权
文章编号:1000-7024(2008)04-0917-03
收稿时间:2007-03-02
修稿时间:2007年3月2日

New hybrid fuzzy C-means clustering algorithm
WANG Hao,WANG Xiu-you,CHEN Yun.New hybrid fuzzy C-means clustering algorithm[J].Computer Engineering and Design,2008,29(4):917-919,922.
Authors:WANG Hao  WANG Xiu-you  CHEN Yun
Abstract:A new hybrid fuzzy clustering algorithm is proposed,which uses quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) al- gorithm and combines with fuzzy C-means (FCM).The QPSO have the less parameters and higher convergent capability of the global optimizing than particle swarm optimization algorithm (PSO).So the iteration algorithm is replaced by the QPSO based on the gradient descent of FCM,which makes the algorithm have a strong global searching capacity and avoids the local minimum problems of FCM in a way.At the same time,FCM is no longer a large degree dependent on the initialization values.The simulation result proves that compared with FCM the new algorithm not only has the favorable convergence but also the clustering effect is improved obviously.
Keywords:clustering  quantum-behaved particle swarm optimization  particle swarm optimization  fuzzy C-mean clustering algorithm  fuzzy clustering  weight
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号