基于混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法
CSTR:
作者:
作者单位:

广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004.

作者简介:

蒙祖强

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61363027);广西自然科学基金项目(2012GXNSFAA053225).


Shuffled frog leaping algorithm and shadowed sets-based rough fuzzy clustering algorithm
Author:
Affiliation:

College of Computer and Electronics Information,Guangxi University,Nanning 530004,China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对粗糙模糊聚类算法对初值敏感、易陷入局部最优和聚类性能依赖阈值选择等问题, 提出一种混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法(SFLA-SRFCM). 通过设置自适应调节因子, 以增加混合蛙跳算法的局部搜索能力; 利用类簇上、下近似集的模糊类内紧密度和模糊类间分离度构造新的适应度函数; 采用阴影集自适应获取类簇阈值. 实验结果表明, SFLA-SRFCM 算法是有效的, 并且具有更好的聚类精度和有效性指标.

    Abstract:

    For the problem that the rough fuzzy clustering algorithm is sensitive to the initial value, easy to fall into a local optimal solution, and the clustering performance of algorithm depends on the selection of threshold, a rough fuzzy clustering algorithm based on the shuffled frog leaping algorithm and shadowed sets(SFLA-SRFCM) is proposed. The adaptive factor is developed to enhance the local search ability, the within cluster tighness and the between cluster scatter of fuzzy lower approximate sets and fuzzy upper approximate sets are used to construct a new fitness function. Shadowed sets are applied to
    obtain the threshold adaptively. Experimental results show that SFLA-SRFCM is effective and has better clustering accuracy and validity index.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

蒙祖强 胡玉兰 蒋亮 常红岩.基于混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法[J].控制与决策,2015,30(10):1766-1772

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  • 收稿日期:2014-07-09
  • 最后修改日期:2014-10-27
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  • 在线发布日期: 2015-10-20
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