一种新的模糊C均值聚类算法的优化方法

• 作者: 储慧琳 张兴明 赵博
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 粒子群算法 分集聚类 全局寻优
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 347-351
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2011.03.018

摘要

针对模糊C均值聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺陷,提出一种新的优化方法.该方法通过分集聚类的结果初始化粒子群,得到逼近全局最优的聚类中心,再进行全局聚类,能有效避免陷入局部最优.真实数据集上的实验结果表明模糊C均值算法经该方法优化后,能快速收敛至全局最优解,在保证聚类速度的同时提高了聚类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	储慧琳	信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心	1	4	1.0	1.0
2	赵博	信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心	9	18	3.0	3.0
3	张兴明	信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心	8	24	3.0	4.0