基于粒子群优化的直觉模糊核聚类算法研究

• 作者: 余晓东 岳韶华 王睿 雷英杰
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 直觉模糊集 核方法 模糊聚类 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 74-80
• 页数: 7页
• 分类号: TP182|TP391
• 字数: 5461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015099

摘要

针对现有基于核方法的直觉模糊聚类算法对初始值敏感、收敛速度慢等缺陷,利用粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,对直觉模糊核聚类算法的初始聚类中心进行优化,并提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核聚类算法.该算法在提升聚类性能的同时,有效增强了算法的收敛速度.在实验阶段,采用4组标准数据集对该算法进行了分类实验及有效性测试,并将其与模糊c均值聚类算法及直觉模糊c均值聚类算法的分类效果及运行时间进行对比,实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷英杰	空军工程大学防空反导学院	214	2322	24.0	35.0
2	王睿	空军工程大学防空反导学院	72	331	7.0	14.0
3	岳韶华	空军工程大学防空反导学院	32	253	9.0	15.0
4	余晓东	空军工程大学防空反导学院	16	160	7.0	12.0