基于聚类分析的数据挖掘方法研究

• 作者: 黄蓉
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 100-103
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2017.01.020

摘要

针对FCM算法的聚类效果易受其初始中心位置影响和易陷入局部最优的缺点,将灰狼优化算法和FCM结合,提出一种基于GWO优化FCM的聚类分析方法.以KDD CUP99数据集为研究对象,研究结果表明,与PSO、GA和SA算法相比较,GWO算法聚类分析的准确率和误判率更低,具有更快的收敛速度,效果更优,从而为数据聚类分析提供新的方法和途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄蓉		21	153	6.0	12.0