基于改进人工蜂群的核模糊聚类算法

摘要：

针对核模糊C均值(KFCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的构架简单、全局收敛速度快的优势,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)与KFCM迭代相结合的聚类算法.首先,以IABC求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,IABC在迭代过程中将与当前维度最优解的差值的变化率作为权值,对雇佣蜂的搜索行为进行改进,平衡人工蜂群算法的全局搜索与局部开采能力;其次,以类内距离和类间距离为基础,构造出适应KFCM算法的适应度函数,利用KFCM算法优化聚类中心;最后,IABC和KFCM算法交替执行,实现最佳聚类效果.采用3组Benchmark测试函数6组UCI标准数据集进行仿真实验,实验结果表明,与基于改进人工蜂群的广义模糊聚类(IABC-KGFCM)相比,IABC-KFCM对数据集的聚类有效性指标提高1到4个百分点,具有鲁棒性强和聚类精度高的优势.

关键词： 核模糊聚类算法 搜索策略 函数优化 适应度函数

作者: 梁冰 徐华

作者单位: 江南大学 物联网工程学院,江苏无锡214122

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 2600-2604

在线出版日期: 2017-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）