基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法

针对模糊C均值聚类算法易受初始聚类中心影响且收敛速度慢的缺陷,提出一种基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法Grid-PFcm。该算法首先将数据空间网格化,依据深度优先遍历规则,连通相邻密集网格单元,计算连通网格的相对密度,选取相对密度值最大的连通网格,计算中心位置,初始化聚类中心。然后,按照基于网格空间的单维向量变化原理,实现最佳粒子全局寻优,进一步优化初始聚类中心,以降低初始聚类中心选取对聚类效果的影响度。最后,通过实验表明,该算法能够加快寻优收敛速度,提高聚类效率和效果。