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2.部分源码
3.部分仿真图预览
4.算法概述
在各种糊聚类算法中 ,模糊C -均值聚类算法FCM (FuzzyC MeanClusteringAlgorithm )的应用最为广泛.但在实际的应用中 ,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此 ,提出了一种基于遗传算法GA(GeneticAlgorithm )的模糊聚类分析方法 ,它利用了遗传算法随机搜索的特点 ,可以避免陷入局部最优解.实验表明 ,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析 ,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好.
针对FCM聚类,GA-FCM聚类采用了GA与FCM(GA-FCM)聚类进行全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题.GA-FCM聚类是以全局最优个体将GA聚类用一个最优个体,迭代过程中既包括了GA运算.它依据GA的随机性扩大了搜索范围,之后在所找到的个体.
模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。
