%0 Journal Article
%T 基于遗传算法的动态模糊聚类基于遗传算法的动态模糊聚类
%A 郑
%A 岩
%A 黄荣怀
%A 战晓苏
%A 周春光
%J 北京邮电大学学报
%P 75-78
%D 2005
%R 10.13190/jbupt.200501.75.zheng
%X 提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法。通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联。同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面。利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类。克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化。该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。
%K 动态模糊聚类
%K 模糊相似矩阵
%K 遗传算法
%U http://www.buptjournal.cn/CN/abstract/abstract1672.shtml