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一種改進的人工蜂群算法與KECM迭代結合的聚類算法

大小:0.78 MB 人氣:0 2017-11-28 需要積分:1

  針對核模糊C均值( KFCM)算法對初始聚類中心敏感、易陷入局部最優的問題,利用人工蜂群(ABC)算法的構架簡單、全局收斂速度快的優勢,提出了一種改進的人工蜂群算法( IABC)與KFCM迭代相結合的聚類算法。首先,以IABC求得最優解作為KFCM算法的初始聚類中心,IABC在迭代過程中將與當前維度最優解的差值的變化率作為權值,對雇傭蜂的搜索行為進行改進,平衡人工蜂群算法的全局搜索與局部開采能力;其次,以類內距離和類間距離為基礎,構造出適應KFCM算法的適應度函數,利用KFCM算法優化聚類中心;最后,IABC和KFCM算法交替執行,實現最佳聚類效果。采用3組Benchmark測試函數6組UCI標準數據集進行仿真實驗,實驗結果表明,與基于改進人工蜂群的廣義模糊聚類(IABC-KGFCM)相比,IABC-KFCM對數據集的聚類有效性指標提高1到4個百分點,具有魯棒性強和聚類精度高的優勢。
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