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模糊C-均值聚类算法的改进研究
模糊C-均值聚类算法的改进研究
来源 :河南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:WAIN154
【摘 要】
:
模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问
【作 者】
:
朱长江
张缨
【机 构】
:
河南大学计算中心
【出 处】
:
河南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2012年1期
【关键词】
:
模糊C-均值聚类
遗传算法
种群划分
fuzzy C-means clustering
genetic algorithm
population divis
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模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问题无关的算法模式,能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题,利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题.
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