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题名基于混合身份搜索黏菌优化的模糊C-均值聚类算法
被引量：10
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作者
贾鹤鸣
张棕淇
姜子超
冯榆淇
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机构
三明学院信息工程学院
东北林业大学机电工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期999-1011,共13页
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基金
福建省自然科学基金面上项目(2021J011128)
福建省本科高校教育教学改革研究项目(FBJG20210338)
+3 种基金
三明市科技计划引导性项目(2021-S-8)
三明学院教育教学改革重点项目(J2010305)
三明学院高教研究课题(SHE2013)
福建省农业物联网应用重点实验室开放研究基金项目(ZD2101)。
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文摘
针对模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means clustering,FCM)对于初始化聚类中心敏感、收敛速度慢,聚类效果不稳定且容易陷入局部最优等问题,提出了一种将黏菌(SMA)与青少年身份搜索(AISA)相融合的自适应优化模糊C-均值算法(AISA-SMA-FCM)。该算法首先通过引入AISA算法中的青少年社会机制,改善SMA算法中的全局搜索和局部开发性能。克服了SMA对于高维数据及部分混峰数据不敏感的缺陷,通过标准测试函数验证改进后的混合AISA-SMA算法寻优求解性能更为优秀;其次此算法用于FCM聚类算法的迭代机制中,通过将AISA-SMA聚类环节加入FCM算法聚类中心迭代过程中,使FCM算法获得自适应优化算法相同的特性,即算法在每次迭代中都将具有探索和开发两个过程,并依据循环迭代次数调节比重,求解聚类结果;最后通过UCI标准数据集仿真测试,利用适应度平均值与聚类正确率评价所提算法的稳定性与有效性,结果表明,AISA-SMA算法用于FCM聚类问题效果较好,AISA-SMA-FCM算法较其他聚类方式和相应的优化技术具有收敛速度快、求解精度高的优点。
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关键词
模糊C-均值聚类
启发式优化
黏菌算法
青少年身份算法
社会机制
模糊策略
UCI数据库
融合算法
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Keywords
fuzzy C-mean clustering
heuristic optimization
slime mold algorithm(SMA)
adolescent identity search algorithm(AISA)
social mechanism
fuzzy strategy
UCI database
fusion algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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