基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法

• 作者: 任建华 唐敏影 汪赫瑜
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 连通网格 相对密度 中心位置 粒子
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 354-362
• 页数: 9页
• 分类号: TP312
• 字数: 8261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.02.023

摘要

针对模糊C均值聚类算法易受初始聚类中心影响且收敛速度慢的缺陷, 提出一种基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法Grid-PFcm.该算法首先将数据空间网格化, 依据深度优先遍历规则, 连通相邻密集网格单元, 计算连通网格的相对密度, 选取相对密度值最大的连通网格, 计算中心位置, 初始化聚类中心.然后, 按照基于网格空间的单维向量变化原理, 实现最佳粒子全局寻优, 进一步优化初始聚类中心, 以降低初始聚类中心选取对聚类效果的影响度.最后, 通过实验表明, 该算法能够加快寻优收敛速度, 提高聚类效率和效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪赫瑜	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	15	41	4.0	4.0
2	任建华	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	21	97	6.0	8.0
3	唐敏影	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	1	1	1.0	1.0