基于遗传算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

基于遗传算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

模糊球壳聚类(FCSS)算法广泛地应用于模式识别与机器学习等领域.由于其采用基于梯度法和交替寻优策略,对初始化比较敏感,容易陷入局部极值点,从而影响聚类效果.将现代全局优化方法之一的遗传算法(GA)与FCSS算法相结合,得到一种新的球壳聚类算法GA-FCSS.数值实验表明:新方法对球壳形数据有令人满意的聚类效果.

作 者： 惠周利 杨明 潘晋孝 HUI Zhou-li YANG Ming PAN Jin-xiao   作者单位： 中北大学数学系,山西,太原,030051  刊 名： 传感器与微系统  PKU 英文刊名： TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGIES  年，卷(期)： 2008 27(12)  分类号： O235  关键词： 模糊聚类   模糊球壳聚类算法   遗传算法  

【基于遗传算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法】相关文章：

基于遗传算法的飞机气动优化设计04-27

基于下降搜索的混合遗传算法04-29

基于遗传算法CSAMT反演计算研究04-27

基于改进C-均值聚类算法的空中目标分类04-27

基于自适应遗传算法的一类非线性规划问题的新算法04-28

基于LLE和模糊核聚类的语音可视化仿真04-28

改进模糊聚类算法及其在人力资源管理中的应用04-26

基于改进遗传算法的新产品投入计划04-30

基于遗传算法的航路规划编码研究04-28

基于改进遗传算法的车辆路径优化研究04-29