基于遗传算法思想的加权模糊C均值聚类分析

• 作者: 刘循 吴迪
• 来源期刊: 现代计算机（普及版）
• 关键词: 模糊C均值 加权 遗传算法 全局最优 初始聚类中心
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 3-6,11
• 页数: 5页
• 字数: 2690字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2014.23.001

摘要

模糊C均值主要考虑距离函数，即点与点之间的关系。在样本集中，不同样本点对于聚类的影响不同，加权模糊C均值通过对点本身加权来体现这一点。（加权）模糊C均值对初始中心敏感，且容易陷入局部最优；而遗传算法则是全局最优。所以，将二者的思想结合，利用遗传算法得到初始聚类中心，再用加权模糊C均值进行分类，可以得到更好的聚类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘循	四川大学计算机学院	27	221	7.0	14.0
2	吴迪	四川大学计算机学院	46	168	5.0	11.0