基于改进的粒子群优化的模糊C-均值聚类算法
王杨
辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院 抚顺113001
摘要：利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类(FCM)算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高.
关键词：粒子群优化算法模糊C-均值聚类算法初始聚类中心K均值算法
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1610-1612,1724 )
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