基于禁忌粒子群优化的FCM聚类方法

针对模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感的问题，提出禁忌搜索粒子群算法来优化FCM算法初始聚类中心．该混合算法是以粒子群算法为主体，禁忌算法针对粒子群算法的输出做更新，以避免单一使用粒子群算法而陷入局部最优的困境．算法保留了粒子群算法的并行处理能力，同时利用了禁忌搜索算法跳出局部最优解的特性，加快了整体算法的收敛速度并提高了聚类的准确率．...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	湖北工业大学学报 2013, Vol.28 (2), p.45-48
1. Verfasser:	陈晓霞廖家平赵熙临谌金豆
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	模糊C-均值算法禁忌算法粒子群算法
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	针对模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感的问题，提出禁忌搜索粒子群算法来优化FCM算法初始聚类中心．该混合算法是以粒子群算法为主体，禁忌算法针对粒子群算法的输出做更新，以避免单一使用粒子群算法而陷入局部最优的困境．算法保留了粒子群算法的并行处理能力，同时利用了禁忌搜索算法跳出局部最优解的特性，加快了整体算法的收敛速度并提高了聚类的准确率．
ISSN:	1003-4684