一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类

• 作者: 周新华 黄道
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 蚁群算法 数据聚类
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 132-134
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 字数: 2599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2005.02.012

摘要

针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法.该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心.利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解.仿真结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄道	华东理工大学自动化工程中心	98	1121	21.0	29.0
2	周新华	华东理工大学自动化工程中心	1	0	0.0	0.0