基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法
来源期刊:控制工程2006年第2期
论文作者:时念云 蒋红芬
文章页码:158 - 160
关键词:聚类分析;模糊C均值;遗传算法;免疫机制;
摘 要:聚类算法是数据挖掘中的重要方法。为了克服FCM初始值敏感、容易陷入局部最优解以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,在分析FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,先以免疫单亲遗传聚类算法初始化,找到接近全局的最优解,再用FCM算法进行求解。实验表明,它既较好地解决了局部最优问题,又可以利用FCM的优点来提高整体的收敛速度。
时念云,蒋红芬
摘 要:聚类算法是数据挖掘中的重要方法。为了克服FCM初始值敏感、容易陷入局部最优解以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,在分析FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,先以免疫单亲遗传聚类算法初始化,找到接近全局的最优解,再用FCM算法进行求解。实验表明,它既较好地解决了局部最优问题,又可以利用FCM的优点来提高整体的收敛速度。
关键词:聚类分析;模糊C均值;遗传算法;免疫机制;