【摘 要】
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针对标准模糊C-均值聚类算法存在的初值敏感和易陷入局部极值点问题,本文提出了一种基于人工免疫的改进的模糊C-均值聚类算法。该算法借鉴生物免疫的克隆、变异、亲合力成熟等机制,动态确定聚类中心,在聚类区域引入了克隆、变异、选择免疫算子。仿真结果表明,该算法有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。
【机 构】
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太原理工大学测控计算研究所 山西 030024 太原理工大学计算机与软件学院 山西 030024
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针对标准模糊C-均值聚类算法存在的初值敏感和易陷入局部极值点问题,本文提出了一种基于人工免疫的改进的模糊C-均值聚类算法。该算法借鉴生物免疫的克隆、变异、亲合力成熟等机制,动态确定聚类中心,在聚类区域引入了克隆、变异、选择免疫算子。仿真结果表明,该算法有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。
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