一种基于人工免疫网络的模糊c均值聚类算法

• 作者: 董雪
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 模糊c均值聚类算法 模糊聚类 人工免疫网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 字数: 3797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6833.2018.04.012

摘要

传统模糊c均值聚类算法(FCM)需要对整个数据集进行复杂地迭代计算,当数据量增大时,算法变得耗时.为减少参与FCM迭代计算的数据量,提出一种基于人工免疫网络的模糊c均值聚类算法.首先利用人工免疫网络对原始数据集进行预处理,产生考虑了原始数据密度信息的代表性样本,然后用样本数据代替原始数据参与FCM的迭代计算,最后将聚类信息扩展到原始数据集并调整聚类中心.实验结果显示,相较于传统FCM算法,新算法在保持相近聚类准确度的情况下,有效地降低了聚类时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董雪	四川大学计算机学院	10	25	3.0	4.0