基于改进的遗传算法的模糊聚类算法

• 作者: 孙劲光 尹灵雪 张永库
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值算法 聚类分析 遗传算法 动态分析 模糊聚类 初始值 避免早熟 全局最优 局部最优
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 627-635
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 6575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201503033

摘要

针对传统的模糊C均值聚类（ fuzzy Cm－eans clustering ）算法容易陷入局部最优解，并且对初始值敏感的缺陷，提出一种基于改进的遗传算法的模糊聚类算法。该算法针对遗传算法的早熟问题提出一种改进的遗传算法，并将其应用于FCM算法，来寻找全局最优的聚类中心。实验表明，该算法与基于传统遗传算法的FCM算法相比，具有更强的寻优能力，更优的聚类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙劲光	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	158	1081	17.0	25.0
2	张永库	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	12	182	6.0	12.0
3	尹灵雪	辽宁工程技术大学研究生学院	1	23	1.0	1.0