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基于BA的模糊聚类算法研究
被引量:
5
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作者
尤加辉
贺兴时
《西安工程大学学报》
CAS
2013年第5期680-683,693,共5页
模糊C均值聚类具有较广泛的应用,但该聚类算法本身存在容易陷入局部最优、对初始值敏感的缺点.本文提出基于蝙蝠算法与模糊C均值算法相结合的BAFCM聚类算法,并通过数值实验对比,说明BAFCM聚类效果优于FCM、PFA.
关键词
蝙蝠算法
模糊C均值聚类
bafcm
优化
下载PDF
职称材料
题名
基于BA的模糊聚类算法研究
被引量:
5
1
作者
尤加辉
贺兴时
机构
西安工程大学理学院
出处
《西安工程大学学报》
CAS
2013年第5期680-683,693,共5页
基金
陕西省软科学基金项目(2012KRM58)
陕西省教育厅自然科学基金项目(12JK0744
11JK0188)
文摘
模糊C均值聚类具有较广泛的应用,但该聚类算法本身存在容易陷入局部最优、对初始值敏感的缺点.本文提出基于蝙蝠算法与模糊C均值算法相结合的BAFCM聚类算法,并通过数值实验对比,说明BAFCM聚类效果优于FCM、PFA.
关键词
蝙蝠算法
模糊C均值聚类
bafcm
优化
Keywords
bat algorithm (BA)
FCM
bafcm
optimalize
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BA的模糊聚类算法研究
尤加辉
贺兴时
《西安工程大学学报》
CAS
2013
5
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