摘要：聚类是一种非常有效的信息分析方法。针对现有基于粒子群优化的模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的聚类效果不佳的问题,提出一种基于改进粒子群优化的模糊C均值聚类算法,并将该聚类算法应用到移动界面模式的聚类中。首先,利用直觉模糊熵的几何解释和约束构造合理的直觉模糊熵;然后,在粒子群优化中使用直觉模糊熵判断种群的多样性程度,并引入混沌反向学习策略来提高全局搜索能力;最后,为了增强聚类算法的非线性处理能力,在聚类算法中加入高斯核函数,并将该聚类算法应用到移动界面模式的聚类中。移动界面模式聚类的实验表明,与现有聚类算法相比,文中所提聚类算法具有更好的聚类效果。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社