【摘 要】
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提出一种优化的核模糊C均值聚类算法（wBAKFCM）．该算法首先通过改进蝙蝠算法（Weight bat Algo—rithm，WBA）确定最优聚类中心集合，然后用核模糊C均值聚类算法指导聚类划分．一方面，改进的
【基金项目】
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山西省国际科技合作项目(2014081018-2)
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提出一种优化的核模糊C均值聚类算法（wBAKFCM）．该算法首先通过改进蝙蝠算法（Weight bat Algo—rithm，WBA）确定最优聚类中心集合，然后用核模糊C均值聚类算法指导聚类划分．一方面，改进的蝙蝠算法在传统的蝙蝠算法中引入佳点集理论和速度权重，分别用于调节种群的初始化和个体位置的自适应更新．另一方面，在核模糊c均值聚类算法（Kernel FuzzyC-Means，KFCM）中，选用了高斯核函数，从而将数据映射到高维特征空间进行聚类划分．实验结果表明，优化的核模糊C均值聚类算法在聚类准确率
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