一种基于PSO的模糊聚类算法

摘要：

在大量的模糊聚类算法中,模糊C均值聚类算法是应用最为广泛的,然而它存在着一些缺点:对初始值敏感,对噪声数据敏感,容易陷入局部最优.针对以上问题,提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法,利用粒子群强大的全局寻优能力,这种算法克服了模糊C均值聚类算法的缺点,试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.

关键词：粒子群优化、模糊聚类、模糊C均值算法、簇中心

所属期刊栏目：42

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金70373061

在线出版日期：2006-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：150-151,165