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基于粒子群的模糊聚类算法研究
基于粒子群的模糊聚类算法研究
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摘要：
利用模糊c均值（FCM）算法是一种最流行的模糊聚类的方法,因为它的效率,计算简单,容易实现.但是针对FCM对初始化敏感和易陷入局部最优解,在本文出了一种基于粒子群算法的模糊聚类.仿真实验结果表明了该方法对有效性和全局性优化.
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文献信息
| 篇名 | 基于粒子群的模糊聚类算法研究 | ||
| 来源期刊 | 佳木斯大学学报：自然科学版 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 模糊c均值 模糊聚类 粒子群优化算法 | ||
| 年，卷（期） | 2012,（2） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 281-284 | |
| 页数 | 4页 | 分类号 | TP301.6 |
| 字数 | 2652字 | 语种 | 中文 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1008-1402.2012.02.033 | ||
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研究主题发展历程
节点文献
模糊c均值
模糊聚类
粒子群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
佳木斯大学学报(自然科学版)
主办单位：
佳木斯大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1008-1402
CN：
23-1434/T
开本：
大16开
出版地：
黑龙江省佳木斯市学府街148号
邮发代号：
14-176
创刊时间：
1983
语种：
chi
出版文献量（篇）
5218
总下载数（次）
9
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