【摘 要】
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针对FCM算法的聚类效果易受其初始中心位置影响和易陷入局部最优的缺点,将灰狼优化算法和FCM结合,提出一种基于GWO优化FCM的聚类分析方法。以KDD CUP99数据集为研究对象,研究
【基金项目】
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2014年湖南省教育厅科学研究项目:基于用户兴趣挖掘技术的移动校园信息推送系统研究及应用(14C0505);湖南科技职业学院重点科研课题:2013年基于移动终端的个性化校园信息推送系统的研究与实现(KJ13102)
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针对FCM算法的聚类效果易受其初始中心位置影响和易陷入局部最优的缺点,将灰狼优化算法和FCM结合,提出一种基于GWO优化FCM的聚类分析方法。以KDD CUP99数据集为研究对象,研究结果表明,与PSO、GA和SA算法相比较,GWO算法聚类分析的准确率和误判率更低,具有更快的收敛速度,效果更优,从而为数据聚类分析提供新的方法和途径。
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