【摘 要】
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针对数据挖掘聚类算法,本文着重讨论研究了两种数据聚类算法:基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络聚类算法(PSOSOM)和基于遗传算法的模糊C-均值聚类算法(GAFCM).本文采用
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针对数据挖掘聚类算法,本文着重讨论研究了两种数据聚类算法:基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络聚类算法(PSOSOM)和基于遗传算法的模糊C-均值聚类算法(GAFCM).本文采用粒子群优化(PSO)算法优化权重失真指数LWDI,代替自组织特征映射(SOM)的启发式训练算法,形成基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络聚类算法(PSOSOM).以初馏塔数据为研究对象,对比基于遗传算法的自组织特征映射神经网络聚类算法(GASOM)算法和基本自组织特征映射(SOM).针对模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Algorithm)对初始值敏感且容易陷入局部最优而遗传算法(GA)收敛速度慢等问题,本文提出了一种基于遗传算法的模糊C-均值聚类算法.该算法利用了遗传算法全局搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.
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