竞争与动态合作学习聚类分析算法

从竞争与合作学习（CCL）算法的半合作机制出发，提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习（CDCL）聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时，可有效克服同类算法普遍存在的对种子初始分布敏感、收敛速度不稳定及无法适用于异构聚类分析等问题.混合高斯聚类分析与彩色图像分割实验结果验证了CDCL的有效性，且在复杂条件下其聚类分析性能远超出CCL及其他RPCL衍生算法.