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基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

作者：
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粒子群优化算法
模糊聚类
模糊C-均值算法
摘要：
利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、快速收敛的特点, 结合模糊C-均值(FCM)算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.
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文献信息
篇名 基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类
来源期刊 吉林大学学报（理学版） 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 模糊聚类 模糊C-均值算法
年，卷（期） 2006,（2） 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 217-222
页数 6页 分类号 TP18
字数 3594字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-5489.2006.02.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周春光 吉林大学计算机科学与技术学院 161 2128 25.0 39.0
2 刘小华 吉林大学计算机科学与技术学院 18 336 7.0 18.0
3 孙彩堂 吉林大学计算机科学与技术学院 20 205 7.0 14.0
4 张利彪 吉林大学计算机科学与技术学院 22 437 10.0 20.0
5 马铭 吉林大学计算机科学与技术学院 11 418 8.0 11.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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粒子群优化算法
模糊聚类
模糊C-均值算法
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量（篇）
4812
总下载数（次）
6
总被引数（次）
24333
相关基金
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英文译名：The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址：http://www.863.org.cn
项目类型：重点项目
学科类型：信息技术
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