选择和变异蛙跳FCM算法：提升聚类效果

"这篇论文提出了一种名为SMSFLA-FCM的新算法，该算法结合了选择和变异机制的蛙跳算法（Frog Leap Algorithm, FLA）与模糊C-均值（FCM）聚类算法，旨在解决FCM算法在处理初始值敏感、噪声数据及局部最优问题上的不足。通过引入线性递减的惯性权重到FLA的更新策略，算法能够按概率选择适应度较高的青蛙个体，并进行变异操作。然后，使用改进后的FLA找到的最优解作为FCM算法的初始聚类中心。之后，FCM算法进一步优化这些中心，最终得到全局最优解。实验结果显示，SMSFLA-FCM在人造数据和经典数据集上的性能优于传统的SFLA-FCM和FCM算法，表现为更高的寻优能力和较少的迭代次数，同时提供了更好的聚类效果。该研究由甘肃省支撑计划和自然科学基金资助，主要研究者包括赵小强和刘悦婷，他们在数据挖掘和故障诊断领域有所专长。" 在模糊C-均值聚类（FCM）中，算法的性能往往受到初始聚类中心选取的影响，且对噪声数据的处理能力有限，容易陷入局部最优，无法找到全局最优解。为了解决这些问题，论文提出了选择和变异机制的蛙跳FCM算法（SMSFLA-FCM）。蛙跳算法是一种生物启发式优化方法，模拟了自然界中青蛙跳跃寻找食物的过程，通过模拟进化策略来寻找问题的解决方案。 在SMSFLA-FCM中，引入了线性递减的惯性权重，这种权重策略可以帮助算法在搜索空间中平衡探索与开发，避免过早收敛。同时，算法根据适应度值选择优秀个体并实施变异操作，增强了算法的全局搜索能力。这一机制使得算法能够在迭代过程中保持多样性，减少陷入局部最优的风险。 算法的流程如下：首先，使用改进的蛙跳算法确定一组初始聚类中心，这些中心是通过选择和变异机制优化得到的；接着，用FCM算法对这些初始中心进行优化，进一步改善聚类效果；最后，通过多次迭代和优化，算法能够收敛到全局最优解，提高聚类的准确性和稳定性。 实验结果证明了SMSFLA-FCM的有效性，它在处理数据挖掘中的聚类分析时，不仅提高了算法的寻优能力，还减少了迭代次数，对于噪声数据和初始值的敏感性得到了显著降低。因此，这种结合选择和变异机制的蛙跳FCM算法对于数据挖掘领域的聚类分析具有重要的实践意义，特别是在处理复杂和有噪声的数据集时。