优化的核模糊C均值聚类算法

刘奕麟; 安建成

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提出一种优化的核模糊C均值聚类算法(WBAKFCM).该算法首先通过改进蝙蝠算法(Weight bat Algorithm,WBA)确定最优聚类中心集合,然后用核模糊C均值聚类算法指导聚类划分.一方面,改进的蝙蝠算法在传统的蝙蝠算法中引入佳点集理论和速度权重,分别用于调节种群的初始化和个体位置的自适应更新.另一方面,在核模糊C均值聚类算法(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)中,选用了高斯核函数,从而将数据映射到高维特征空间进行聚类划分.实验结果表明,优化的核模糊C均值聚类算法在聚类准确率与时间效率上明显优于传统算法.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第2期|79-83|共5页
作者
刘奕麟; 安建成;
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作者单位

太原理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
模糊C均值聚类; 核函数; 蝙蝠算法; 佳点集; 速度权重;

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