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模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较.实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少.
一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法
【摘 要】
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模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算
【机 构】
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合肥工业大学
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2003年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60175011);安徽省自然科学基金资助项目(01042301);教育部优秀青年教师资助项目
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