基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法

论文摘要

为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法（fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM）进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法（Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM）,并将此新算法与FCM（fuzzy c-means algorithm）,M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM（importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization）算法,在UCI（university of californiairvine）数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 祖志文,李秦

关键词: 模糊聚类,马氏距离,粒子群优化算法,适应度函数

来源: 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 兰州交通大学数理学院

基金: 国家自然科学基金(11262009)~~

分类号: TP18;O159

页码: 279-284

总页数: 6

文件大小: 337K

下载量: 408

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