一种改进的IWO-FCM数据挖掘算法

摘要：

　　基于入侵杂草算法的FCM算法(IWO-FCM)比基本FCM算法全局寻优能力强，聚类精度高，但存在对高维和复杂数据集测试算法的收敛变慢，精度不高的现象，提出一种改进的IWO-FCM算法。该算法利用混沌序列初始化IWO-FCM算法的杂草初始种群，提高初始解(种子)的质量，将差分进化算法的交叉、变异和部分选择操作应用在IWO-FCM算法的空间分布和选择过程中，保持种群多样性，增强算法全局寻优能力。在多个高维数据集上进行测试，仿真结果表明，所提算法比FCM算法和IWO-FCM收敛速度更快，寻优精度更高。

关键词： 数据挖掘 IWO-FCM 混沌 差分进化

作者: 赵小强 周金虎

作者单位: 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;甘肃省制造业信息化工程技术研究中心,甘肃兰州730050 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050

会议类型: 国际会议

会议名称: 第26届中国控制与决策会议(2014 CCDC)

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 4997-5001

在线出版日期: 2014-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）