基于基因表达式编程的isodata模糊聚类算法

？针对isodata算法需要人为给定分类数，对初始聚类中心较为敏感，没有显示出自动聚类效果等不足，结合基因表达式编程(gep)嵌套构成迭代自组织模糊聚类进行优化计算。该方法不仅能在不需要先验知识的条件下对数据进行自动聚类，而且充分利用了gep算法的全局寻优能力及isodata算法的软性分类特性，提高了算法的收敛速度和聚类精度。通过仿真验证及对比分析，运用到地理信息系统(gis)物流选址实际问题中，得到了理想聚类效果。