基于群进化策略的模糊聚类算法

• 作者: 冯翔 宋凯 虞慧群
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 群进化策略 模糊C均值算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 36-43
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1609-0285

摘要

针对传统的聚类算法需要知道类的真实数目,以及容易陷入局部最优的缺陷,提出基于群进化策略的模糊聚类算法,简称fuzzyGAC.该算法将群进化策略与模糊聚类结合起来,通过两个阶段(继承阶段和重新分配阶段)来产生新的聚类结果.将提出的算法与模糊C均值算法、差分算法、粒子群算法进行比较,实验结果表明,就类的数目和聚类中心而言,该算法可以自适应地修正类的数目并且提供最优的聚类中心.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	虞慧群	华东理工大学信息科学与工程学院	113	814	14.0	24.0
2	宋凯	华东理工大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0
3	冯翔	华东理工大学信息科学与工程学院	25	103	6.0	8.0