基于相似性和距离及遗传模拟退火的自适应聚类算法

• 作者: 张松兰 田丽
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类,模糊C- 均值,遗传算法,模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 103-106,112
• 页数: 5页
• 分类号: TP392
• 字数: 3427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.01.021

摘要

针对模糊C- 均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量.对于模糊C- 均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FCM的聚类中心,以人工数据集和标准数据集验证了遗传模拟退火算法具有较强的全局收敛性能,有效提高了聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田丽	安徽工程大学电气工程学院	105	450	10.0	14.0
2	张松兰		18	108	6.0	9.0