基于人工免疫的模糊 C-均值聚类算法

摘要：

针对标准模糊C-均值聚类算法存在的初值敏感和易陷入局部极值点问题,本文提出了一种基于人工免疫的改进的模糊C-均值聚类算法。该算法借鉴生物免疫的克隆、变异、亲合力成熟等机制,动态确定聚类中心,在聚类区域引入了克隆、变异、选择免疫算子。仿真结果表明,该算法有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。

关键词： 模糊聚类 人工免疫 FCM算法 免疫算子

作者: 胡彧 郭丽敏

作者单位: 太原理工大学测控计算研究所 山西 030024 太原理工大学计算机与软件学院 山西 030024

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008中国计算机大会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 17-22

在线出版日期: 2008-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）