融合相似度计算与改进遗传算法的聚类分析

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 3次 | 上传用户：lixinlixin2008

【摘要】

：

针对模糊C-均值聚类分析(FCM)易陷入局部最小值以及对初始聚类中心敏感度过大的缺点,首先使用一种基于密度的DBSCAN算法,通过计算数据间距离与密度的方法确定聚类数,同时在遗传模拟退火算法(SAGA)的基础上,提出了基于多种群遗传模拟退火算法的聚类分析。首先对FCM进行分析与评价,提出FCM在确定聚类数与聚类过程方面的不足;然后针对FCM中的不足选择ST-DBSCAN算法确定聚类数,同时对遗传模

【作者】

：

冯劲姚远

【机构】

：

北京理工大学珠海学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

聚类数聚类过程多种群遗传模拟退火算法 Number of clustersClustering processMulti-population geneti

【基金项目】

：

广东省科技计划项目(2013B051000044),广东高校省级重点平台和重大科研项目(2017KQNCX247),广东省青年创新人才项目(2016KQNCX203),2018国家级大学生创新训练计划资助项目(201813675001)

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