基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法

• 作者: 成卫 欧阳 韩逢庆
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 数学
• 关键词: 遗传算法 模糊c-均值聚类 GFCM
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: O235
• 字数: 2497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2004.06.023

摘要

基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集.研究表明采用遗传算法进行模糊c-均值聚类(Fuzzy c-means algorithm over genetic algorithm,GFCM)时,不仅能够消除无意义的聚类集,而且还在一定程度上避免模糊c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计编码、选择、配对交叉、变异等步骤.测试数据实验表明采用GFCM算法的结果优于FCM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳		15	122	6.0	10.0
2	成卫		14	136	7.0	11.0
3	韩逢庆		21	203	9.0	13.0