基于人工鱼群算法的动态模糊聚类

• 作者: 刘白 周永权 谢竹诚
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 动态模糊聚类 人工鱼群算法 模糊相似矩阵 高维样本 模糊等价矩阵
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1569-1571
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2656字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的模糊C-均值(FCM)聚类算法的聚类有效性对空间样本分布的依赖性等缺点,提出了一种新的基于人工鱼群算法的动态模糊聚类.通过引入模糊等价矩阵来表示高维样本之间的相似程度,并将高维样本映射到二维平面.然后利用人工鱼群算法不断优化二维样本的坐标值,使样本之间的欧氏距离向样本间的模糊等价矩阵趋近,最终实现模糊聚类.该方法克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖性并同时提高了效率.仿真实验结果证明了该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周永权	广西民族大学数学与计算机科学学院	198	2214	25.0	38.0
2	刘白	广西民族大学数学与计算机科学学院	3	74	3.0	3.0
3	谢竹诚	广西民族大学数学与计算机科学学院	9	73	5.0	8.0