一种基于CSA的模糊聚类新算法

• 作者: 李洁 焦李成 高新波
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 克隆选择算法 模糊k-均值算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 页码范围: 815-818
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 1682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0427-7104.2004.05.034

摘要

在聚类分析中,模糊k-均值算法是目前应用最为广泛的方法之一,然而该算法对初始化敏感,容易陷入局部极值点. 为此,提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法以实现全局优化处理.在新算法中,由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合,因而通过对候选解进行克隆算子操作,能够快速得到全局最优解.用人造数据和IRIS实际数据所做测试结果表明了新算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学电子工程学院	514	14586	52.0	103.0
2	高新波	西安电子科技大学电子工程学院	176	3425	27.0	52.0
3	李洁	西安电子科技大学电子工程学院	51	747	14.0	26.0