摘要
一般模糊C-均值聚类算法存在易于陷入局部最优的缺陷,基于此,提出了一种基于混合遗传模拟退火的模糊C-均值聚类算法,并利用UIC机器学习数据库中的Car、Iris和Wine数据集验证了算法的有效性。
The traditional fuzzy C-means algorithm is proved to be easy to fall into local optimum, afuzzy C-means cluster algorithm was proposed based on the hybrid genetic algorithm with simulated an-nealing algorithm. The effectiveness of the algorithm was verified with Car,Iris and Wine of UIC.
出处
《湖北汽车工业学院学报》
2015年第3期62-65,共4页
Journal of Hubei University Of Automotive Technology
关键词
模糊C-均值
遗传算法
模拟退火算法
模糊聚类
fuzzy C-means
genetic algorithm
simulated annealing algorithm
fuzzy cluster
作者简介
殷旅江（1980-），男，湖北潜江人，博士生，从事T业T程、物流管理等方面的研究。Email：yinlvjiang@hust．edu．cn
