[1]张永库,尹灵雪,孙劲光.基于改进的遗传算法的模糊聚类算法[J].智能系统学报编辑部,2015,10(4):627-635.[doi:10.3969/j.issn.1673-4785.201503033]
ZHANG Yongku,YIN Lingxue,SUN Jinguang.Fuzzy clustering algorithm based on the improved genetic algorithm[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2015,10(4):627-635.[doi:10.3969/j.issn.1673-4785.201503033]
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《智能系统学报》编辑部[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
10
期数:
2015年第4期
页码:
627-635
栏目:
学术论文—机器学习
出版日期:
2015-08-25
- Title:
-
Fuzzy clustering algorithm based on the improved genetic algorithm
- 作者:
-
张永库1, 尹灵雪2, 孙劲光1
-
1. 辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105;
2. 辽宁工程技术大学 研究生学院, 辽宁 葫芦岛 125105
- Author(s):
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ZHANG Yongku1, YIN Lingxue2, SUN Jinguang1
-
1. College of Electronics and Information Engineering, Liaoning Technical University, Liaoning 125105, China;
2. Institute of Graduate, Liaoning Technical University, Liaoning 125105, China
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- 关键词:
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模糊C均值算法; 聚类分析; 遗传算法; 动态分析; 模糊聚类; 初始值; 避免早熟; 全局最优; 局部最优
- Keywords:
-
fuzzy C-means clustering; cluster analysis; genetic algorithm; dynamic analysis; fuzzy clustering; initial values; premature contraction avoidance; global optimum; local optimum
- 分类号:
-
TP18
- DOI:
-
10.3969/j.issn.1673-4785.201503033
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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针对传统的模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering)算法容易陷入局部最优解,并且对初始值敏感的缺陷,提出一种基于改进的遗传算法的模糊聚类算法。该算法针对遗传算法的早熟问题提出一种改进的遗传算法,并将其应用于FCM算法,来寻找全局最优的聚类中心。实验表明,该算法与基于传统遗传算法的FCM算法相比,具有更强的寻优能力,更优的聚类效果。
- Abstract:
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The traditional fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm is prone to fall into the solution of local optimum and is sensitive to initial value. Aiming at these drawbacks, a fuzzy C-means based on the improved genetic algorithm is presented. The improved genetic algorithm is employed to optimise the FCM algorithm, finding the cluster center of the global optimum. Finally, the experimental results show that compared with the traditional FCM, the proposed algorithm has stronger optimisation ability and better clustering effect.
备注/Memo
收稿日期:2015-03-18;改回日期:。
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61172144);国家科技支撑计划资助项目(2013BAH12F02);辽宁省教育厅科学研究一般资助项目(L201432).
作者简介:张永库,男,1972年生,副教授,主要研究方向为图形图像和多媒体、数据处理和数据挖掘,先后主持和参加“唐钢集团庙沟铁矿管理信息系统”、“基于点模型的布尔运算和混合建模技术”、“义煤集团医疗保险管理系统”、“滑坡灾害远程智能监测系统”等10余项课题,获市科技进步一等奖1项、市科技进步二等奖4项、辽宁省教学成果一等奖1项;尹灵雪,女,1991年生,硕士研究生,主要研究方向为数据处理和数据挖掘;孙劲光,女,1962年生,教授,博士,主要研究方向为图形图像和多媒体、数据处理和数据挖掘。
通讯作者:尹灵雪.E-mail:ylx19910708@163.com.
更新日期/Last Update:
2015-08-28