首页 期刊 计算机工程与设计 基于PSO的模糊聚类算法 【正文】

基于PSO的模糊聚类算法

作者:许磊; 张凤鸣 空军工程大学工程学院; 陕西西安710038
混合聚类   粒子群优化算法   全局优化   分类错误率  

摘要:提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

学术咨询 免费咨询 杂志订阅