网格加权与自适应免疫提升的FCM聚类算法:优化全局最优

0 下载量 69 浏览量 更新于2024-08-31 收藏 303KB PDF 举报
"改进的高效模糊C均值聚类算法旨在提升传统FCM(Fuzzy C-Means)算法的性能,特别是在数据采集阶段。该算法通过结合网格聚类策略,提高了计算效率,减少了对大规模数据的依赖。首先,通过引入权值机制,网格密集度高的区域被赋予更大的权重,这样能更好地保留样本数据的分布特性,确保聚类结果的准确性。 在确定初始聚类中心和类别数时,算法采取了创新的方法。首先,利用网格加权,将FCM与网格聚类的优势相结合,这样使得聚类过程与数据对象的数量无关,只依赖于每维空间划分的单元数量,实现了高效处理。其次,通过寻找具有最大密度权值的网格,形成连通分量,这些网格的数据被认为是属于同一类别的。这个过程不断扩展直到找不到与其连通的网格为止,从而初步估计出聚类中心的位置。 接着,引入自适应免疫算法进一步动态调整聚类中心和类别数。这种方法借鉴了免疫系统的自适应性,能够根据数据的复杂性和变化动态优化聚类过程,避免陷入局部最优,更可能接近全局最优解。相比于传统的FCM,这种改进方法减少了计算负担,提高了聚类收敛速度,从而在保持聚类效果的同时显著提升了算法效率。 在实际应用中,作者对比了原始的FCM算法和改进版本,实验结果显示,改进的FCM算法在时间消耗和聚类精度方面都有显著提升。这种改进策略对于处理大规模、高维度的数据集尤其有价值,为实际问题的聚类分析提供了更高效、准确的解决方案。"