【摘 要】
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针对模糊C-均值聚类算法（FCM）存在易受初始聚类中心影响和容易陷入局部最优的问题,提出了一种将灰狼优化算法（GWO）和模糊C-均值相结合的新聚类算法（GWO-FCM）。该算法利用GWO算法强
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462036);江西理工大学研究生创新专项资金项目(XS201524)
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针对模糊C-均值聚类算法（FCM）存在易受初始聚类中心影响和容易陷入局部最优的问题,提出了一种将灰狼优化算法（GWO）和模糊C-均值相结合的新聚类算法（GWO-FCM）。该算法利用GWO算法强大的全局寻优能力对FCM算法的聚类中心进行优化,模拟灰狼优秀的搜寻猎物行为找到一组最佳聚类中心来提高FCM的聚类效果。通过UCI数据集的仿真结果和算法比较验证了该算法的有效性。
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