%0 Journal Article
%T Fuzzy clustering algorithm based on selection and mutation mechanism shuffled frog leaping algorithm<br>基于选择和变异机制的蛙跳FCM算法
%A ZHAO Xiao-qiang
%A LIU Yue-ting
%A <br>赵小强
%A 刘悦婷
%J 计算机应用研究
%D 2012
%I 
%X 为了改进模糊C-均值（FCM）聚类算法对初始值和噪声数据敏感，且易陷入局部极小值的缺点，提出一种基于选择和变异机制的蛙跳FCM算法（SMSFLA-FCM）。该算法首先将线性递减的惯性权重引入蛙跳算法的更新策略中，按照一定的概率选择适应度值较优的青蛙代替较差青蛙，并对每只青蛙个体以不同的概率变异；再用改进后的蛙跳算法求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心；然后利用FCM优化初始聚类中心；最后求得全局最优解，从而有效克服了FCM算法的缺点。人造数据和经典数据集的实验结果表明，SMSFLA-FCM与SFLA-FCM和FCM聚类算法相比，提高了算法的寻优能力，且迭代次数更少，聚类效果更好。
%K fuzzy C-means clustering
%K shuffled frog leaping algorithm(SFLA)
%K selection and mutation mechanism
%K cluster analysis
%K data mining<br>模糊C-均值聚类
%K 蛙跳算法
%K 选择和变异机制
%K 聚类分析
%K 数据挖掘
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=AB480754FB5F26FEE70CEDE18241534C&yid=99E9153A83D4CB11&vid=771469D9D58C34FF&iid=B31275AF3241DB2D&sid=1A12D34D3633DCF5&eid=6E3B915514BCF8E8&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=13