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基于改進人工蜂群的聚類算法

大?。?/span>0.42 MB 人氣: 2017-11-29 需要積分:1

  模糊C均值聚類算法在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著廣泛的使用背景,而對初始點的敏感和較差的搜索能力,限制了算法的進一步推廣應(yīng)用。人工蜂群算法具有對初始點不敏感、適應(yīng)能力強和搜索能力強等優(yōu)點,并且針對人工蜂群算法對單峰問題收斂速度慢、多峰問題容易陷入局部最優(yōu)等問題,通過引入差分進化算法中變異和交叉思想,改善蜂群算法的收斂速度,平衡局部搜索和全局搜索能力。然后將改進的人工蜂群算法和模糊C均值聚類算法結(jié)合得到基于改進人工蜂群的模糊C均值聚類算法,并在多個國際標準數(shù)據(jù)集上進行驗證,實驗結(jié)果表明此算法在多個衡量指標上取得了明顯的改進。

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