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模糊聚类FCM算法和基于GA遗传优化的FCM聚类算法matlab仿真

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1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

 

 

4.内容简介

在各种糊聚类算法中 ,模糊C -均值聚类算法FCM (FuzzyC MeanClusteringAlgorithm )的应用最为广泛.但在实际的应用中 ,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此 ,提出了一种基于遗传算法GA(GeneticAlgorithm )的模糊聚类分析方法 ,它利用了遗传算法随机搜索的特点 ,可以避免陷入局部最优解.实验表明 ,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析 ,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好.

     针对FCM聚类,GA-FCM聚类采用了GA与FCM(GA-FCM)聚类进行全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题.GA-FCM聚类是以全局最优个体将GA聚类用一个最优个体,迭代过程中既包括了GA运算.它依据GA的随机性扩大了搜索范围,之后在所找到的个体.

     模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。

创作时间:2022-11-07 16:19:11

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1.软件版本

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2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

 

 

4.内容简介

在各种糊聚类算法中 ,模糊C -均值聚类算法FCM (FuzzyC MeanClusteringAlgorithm )的应用最为广泛.但在实际的应用中 ,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此 ,提出了一种基于遗传算法GA(GeneticAlgorithm )的模糊聚类分析方法 ,它利用了遗传算法随机搜索的特点 ,可以避免陷入局部最优解.实验表明 ,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析 ,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好.

     针对FCM聚类,GA-FCM聚类采用了GA与FCM(GA-FCM)聚类进行全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题.GA-FCM聚类是以全局最优个体将GA聚类用一个最优个体,迭代过程中既包括了GA运算.它依据GA的随机性扩大了搜索范围,之后在所找到的个体.

     模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。

创作时间:2022-11-07 16:19:11