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摘要:
聚类算法是数据挖掘中的重要方法.为了克服FCM初始值敏感、容易陷入局部最优解以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,在分析FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,先以免疫单亲遗传聚类算法初始化,找到接近全局的最优解,再用FCM算法进行求解.实验表明,它既较好地解决了局部最优问题,又可以利用FCM的优点来提高整体的收敛速度.
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文献信息
篇名 基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 聚类分析 模糊C均值 遗传算法 免疫机制
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 智能控制技术及应用
研究方向 页码范围 158-160
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 3005字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7848.2006.02.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 时念云 中国石油大学计算机与通信工程学院 12 167 8.0 12.0
2 蒋红芬 中国石油大学计算机与通信工程学院 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类分析
模糊C均值
遗传算法
免疫机制
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
总被引数(次)
44239
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