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摘要:
为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化.将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahal-anobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析.结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用.
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文献信息
篇名 基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模糊聚类 马氏距离 粒子群优化算法 适应度函数
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 279-284
页数 6页 分类号 TP181
字数 3822字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2019.02.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李秦 兰州交通大学数理学院 26 112 6.0 9.0
2 祖志文 兰州交通大学数理学院 3 15 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
模糊聚类
马氏距离
粒子群优化算法
适应度函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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