【摘 要】
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针对模糊C均值(FCM)聚类算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优问题,提出了一种基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法(LFAFCM)。该算法改变萤火虫算法的随机移动策略,以平衡算
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572167)~~
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针对模糊C均值(FCM)聚类算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优问题,提出了一种基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法(LFAFCM)。该算法改变萤火虫算法的随机移动策略,以平衡算法局部搜索和全局搜索能力;萤火虫位置更新过程中引入Levy飞行机制,以提高全局寻优能力;根据迭代次数和萤火虫位置动态调整每个萤火虫的尺度系数,以限制Levy飞行可搜索范围,并加快算法收敛速度。利用5个UCI数据集对算法进行实验验证,实验结果表明,该算法有效避免了陷入局部最优并具有较快的收敛速度。
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