基于模拟退火算法的FCM聚类算法
时间: 2023-11-26 11:36:06 浏览: 169
基于模拟退火算法的FCM聚类算法是一种改进的模糊C均值聚类算法。它使用遗传模拟退火算法来确定聚类中心的位置,从而实现自适应的聚类过程。该算法的目标是将给定的数据集自动聚成k类,其中k为预先设定的聚类数量。在算法中,通过定义适应度函数来评估每个个体的聚类质量,以及使用模拟退火算法来搜索最优的聚类中心位置。具体而言,首先随机生成一组聚类中心,然后使用模糊C均值聚类算法对数据进行聚类,并计算目标函数值。接下来,通过遗传模拟退火算法对聚类中心进行优化,不断迭代直到满足停止准则。最后,得到最佳的聚类中心位置和目标函数值,从而得到最优的聚类结果。
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