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基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法 被引量：8
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作者 欧阳 成卫 韩逢庆 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期89-92,共4页
基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集。研究表明采用遗传算法进行模糊c-均... 基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集。研究表明采用遗传算法进行模糊c-均值聚类(Fuzzyc-meansalgorithmovergeneticalgorithm,GFCM)时,不仅能够消除无意义的聚类集,而且还在一定程度上避免模糊c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计编码、选择、配对交叉、变异等步骤。测试数据实验表明采用GFCM算法的结果优于FCM算法。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊C-均值聚类 gfcm
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