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基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究 | |
骆东松![]() ![]() | |
2013-04-15 | |
发表期刊 | 工业仪表与自动化装置
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ISSN | ISSN:1000-0682 |
期号 | 2013年02期页码:3-6 |
摘要 | 模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好。 |
关键词 | 数据挖掘 模糊C-均值聚类 人工萤火虫算法 GSFM |
URL | 查看原文 |
收录类别 | CNKI |
语种 | 中文 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/10471 |
专题 | 电气工程与信息工程学院 |
作者单位 | 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 |
第一作者单位 | 电气工程与信息工程学院 |
第一作者的第一单位 | 电气工程与信息工程学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 骆东松,李雄伟,赵小强. 基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究[J]. 工业仪表与自动化装置,2013(2013年02期):3-6. |
APA | 骆东松,李雄伟,&赵小强.(2013).基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究.工业仪表与自动化装置(2013年02期),3-6. |
MLA | 骆东松,et al."基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究".工业仪表与自动化装置 .2013年02期(2013):3-6. |
条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究.pdf(297KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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