文献类型：期刊文章

作　　者：王宝文[1] 阎俊梅[1] 刘文远[1] 石岩[2]

机构地区：[1]燕山大学信息学院,河北秦皇岛066004 [2]日本九州东海大学工程学院信息系统工程系

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家科技部高新技术计划项目(No.2005EJ000017);河北省科技研究与发展计划(02547015D);河北省普通高等学校博士科研资助基金(No.2002B2002118)

年　　份：2007

卷　　号：43

期　　号：16

起止页码：191-192

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面。最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效果,且比用FCM算法直接聚类收敛速度快。

关 键 词：模糊聚类 模糊非相似矩阵  遗传算法 高维数据

分 类 号：TP18]