基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

• 作者: 刘亚亚 程国 赵鹏军
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 自适应 混沌 引力搜索算法 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 数学研究与应用
• 页码范围: 2448-2453
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13537/j.issn.1004-3918.2014.12.007

摘要

针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷，提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法。首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略，对引力搜索算法进行改进。其次，用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心。在Iris和Wine数据集上的实验表明，该算法具有很强的全局搜索能力，提高了聚类的效果和效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏军	商洛学院数学与计算机应用学院	28	248	7.0	15.0
2	程国	商洛学院数学与计算机应用学院	38	73	4.0	6.0
3	刘亚亚	商洛学院数学与计算机应用学院	28	55	4.0	6.0