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针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和时初始值敏感的缺点。本文提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力，克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验结果表明，该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。
一种基于粒子群优化的FCM聚类方法
【摘 要】
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针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和时初始值敏感的缺点。本文提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力，克服了模糊C-均值聚
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学管理与经济学院,不详
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2008年1期
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