【摘 要】
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聚类分析是一种有效识别数据集内的模式的数据挖掘技术。随着科学技术的更新换代和人的需求不断提升,模糊聚类分析因能有效处理大数据集和更准确描述模式间的不确定关系,从而
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聚类分析是一种有效识别数据集内的模式的数据挖掘技术。随着科学技术的更新换代和人的需求不断提升,模糊聚类分析因能有效处理大数据集和更准确描述模式间的不确定关系,从而成为数据挖掘领域的研究热点。其中,模糊C-均值聚类(FCM)因具有易于实现、内存消耗小、运行速度快、聚类效果良好等优点,成为应用最为广泛的一种模糊聚类算法。在生命科学、商业管理、经济财务、地质天文中均有应用,特别在图像分割和识别中,扮演着不可替代的角色。然而,FCM算法也存在易陷入局部极值和对初始值敏感的不足。为了解决上述问题,本文在前人研究的基础上,希望通过联合智能算法为之提供有效的帮助。本文深入研究了智能优化算法中的粒子群优化算法(PSO)与聚类分析中的FCM算法,并将二者融合在一起,从而提出基于改进粒子群优化算法的模糊聚类算法(ESPSO-FCM)。本文的主要研究内容包括:首先对PSO算法进行改进,通过引进鹰策略用迭代的模式反复调用随机搜索步Levy flights与PSO算法。经改进后,ESPSO算法可在全局搜索和局部开发之间获得平衡,并且使得粒子有更令人满意的搜索能力和收敛效果。然后将该改进的PSO算法融合到FCM算法中,解决FCM聚类算法上述问题,提高聚类效果。最后,我们将算法运用到实际数据上,通过仿真实验与其他算法进行对比分析,实验结果证明所提出的算法比传统的聚类算法的聚类效果更好。
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