基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shenzhiying

【摘要】

：

为进一步提高核模糊C-均值聚类算法的聚类性能,提出基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法(KFCM-HACO),使用HACO对KFCM算法的内核函数参数值和聚类中心进行优化,克服

【作者】

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郭小芳李锋宋晓宁王卫东

【机构】

：

江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏科技大学电子信息学院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2014年09期

【关键词】

：

聚类分析核模糊C-均值聚类混合蚁群优化连续概率密度函数

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(No.51008143);江苏省高校自然科学研究项目(No.10JKB520006)资助

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为进一步提高核模糊C-均值聚类算法的聚类性能,提出基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法(KFCM-HACO),使用HACO对KFCM算法的内核函数参数值和聚类中心进行优化,克服传统算法弊端,使核模糊C-均值聚类算法的目标函数最小化,加快算法的收敛速度.该优化算法在UCI数据集上的仿真实验及结果比较表明,KFCM-HACO算法的聚类性能优于传统的聚类算法,提高了聚类的准确性.

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