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《基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)模糊聚類》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、2005年2月北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)Feb.2005第28卷第1期JournalofBeijingUniversityofPostsandTelecommunicationsVol.28No.1文章編號(hào):100725321(2005)0120075204基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)模糊聚類1,2234鄭 巖, 黃榮懷, 戰(zhàn)曉蘇, 周春光(11北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,北京100876;21北京師范大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院,北京100875;31北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院,北京100876;41吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,長(zhǎng)
2、春130023)摘要:提出了一種基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)模糊聚類方法L通過(guò)計(jì)算樣本之間的模糊相似性,不失真地反映它們之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)L同時(shí)將樣本之間的模糊相似性映射到樣本之間的歐氏距離,即將高維樣本映射到二維平面L利用遺傳算法不斷優(yōu)化兩者之間的映射,使樣本之間的歐氏距離逐步趨近于其模糊相似性,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)模糊聚類L克服了聚類有效性對(duì)樣本分布的依賴性;同時(shí),增加了聚類的靈活性和可視化L該方法在性能上較經(jīng)典的模糊聚類算法有一定改進(jìn),具有較好的聚類效果和較快的收斂速度L仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的可行性和有效性L關(guān) 鍵 詞:動(dòng)
3、態(tài)模糊聚類;模糊相似矩陣;遺傳算法中圖分類號(hào):TP183文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:ADynamicFuzzyClusteringMethodBasedonGeneticAlgorithm1,2234ZHENGYan,HUANGRong2huai,ZHANXiao2su,ZHOUChun2guang(11SchoolofComputerScienceandTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China;21School
4、ofInformationScience,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China;31SchoolofElectronicEngineering,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China;41SchoolofComputerScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130023,China)Abstract:Adynami
5、cfuzzyclusteringmethodispresentedbasedonthegeneticalgorithm.Bycalculatingthefuzzysimilaritybetweensamplestheessentialassociationsamongsamplesaremodeledfactually.ThefuzzysimilaritybetweentwosamplesismappedintotheirEuclideandistance,thatis,thehighdimensional
6、samplesaremappedintothetwodimensionalplane.Themappingisoptimizedgloballybythegeneticalgorithm,whichadjuststhecoordinatesofeachsample,andthustheEuclideandistance,toapproximatetothefuzzysimilaritybetweensamplesgradually.Akeyadvantageoftheproposedmethodisthat
7、theclusteringisindependentofthespacedistributionofinputsamples,whichimprovestheflexibilityandvisualization.Thismethodpossessescharacteristicsoffasterconvergencerateandmoreexactclusteringresultsthansometypicalclusteringalgorithms.Simulatedexperimentsshowthe
8、feasibilityandavailabilityoftheproposedmethod.Keywords:dynamicfuzzyclustering;fuzzysimilaritymatrix;geneticalgorithm收稿日期:2003210228基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60175024);教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(02090)作者簡(jiǎn)介:鄭 巖(1970—),女,副教授,博士后,碩士生導(dǎo)師
