分析了模糊c均值(Fuzzy C Mean)聚类算法存在的不足,提出了基于文化算法的新型聚类算法.文化算法具有双层机构的特性,能从进化种群空间中获得求解问题的知识(即信仰)来指导搜索过程,从而具有较好的全局寻优性能.仿真实验表明,基于文化...分析了模糊c均值(Fuzzy C Mean)聚类算法存在的不足,提出了基于文化算法的新型聚类算法.文化算法具有双层机构的特性,能从进化种群空间中获得求解问题的知识(即信仰)来指导搜索过程,从而具有较好的全局寻优性能.仿真实验表明,基于文化算法的聚类分析方法能在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,具有较好的聚类结果,且需要较少的计算量.展开更多
文摘分析了模糊c均值(Fuzzy C Mean)聚类算法存在的不足,提出了基于文化算法的新型聚类算法.文化算法具有双层机构的特性,能从进化种群空间中获得求解问题的知识(即信仰)来指导搜索过程,从而具有较好的全局寻优性能.仿真实验表明,基于文化算法的聚类分析方法能在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,具有较好的聚类结果,且需要较少的计算量.
