【摘 要】
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数据挖掘是当前社会中正在蓬勃发展的非常重要的领域,而聚类分析又是数据挖掘中的一个热点问题,聚类分析作为统计学的一个分支,主要借助于统计学习方法、机器学习以及神经网
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数据挖掘是当前社会中正在蓬勃发展的非常重要的领域,而聚类分析又是数据挖掘中的一个热点问题,聚类分析作为统计学的一个分支,主要借助于统计学习方法、机器学习以及神经网络等.模糊聚类算法是把模糊集的基本理论应用到聚类分析中来,为显示的数据提供一定的模糊处理能力,FCM算法则是模糊聚类中一种较为典型的研究方法.本文针对FCM算法容易陷入局部最优,对初始值也较为敏感的不足,通过对花粉(FPA)算法的研究,提出了一种基于花粉的模糊聚类算法(FPAFCM).主要研究内容如下:(1)阐述了花粉算法和模糊聚类算法的基本原理以及国内外的研究现状,分析了花粉算法和模糊聚类算法的优缺点.(2)对标准的花粉算法进行改进,提出了将协作搜索策略加入花粉算法中,通过种群间的相互交流协作,对当前迭代过程的历史全局最优值逐维更新.通过多次试验,选取了8个基准测试函数,对COFPA算法、FPA算法以及改进的算法在此基础上进行重复试验,实验结果证明COFPA算法的性能明显优于FPA算法和改进的花粉算法.(3)将改进后的算法和模糊聚类算法相结合,提出一种基于花粉的模糊聚类算法(FPAFCM).把FPAFCM算法应用到3个UCI标准数据集中并与参考文献中的结果对比.实验表明FPAFCM算法在聚类准确率方面优于FCM算法和改进的算法.(4)对研究结果进行总结,并提出了进一步研究的问题.
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