改进混合蛙跳算法优化KFCM聚类

"本文提出了一种改进的混合蛙跳算法应用于KFCM(Kernel Fuzzy C-Means)聚类算法，旨在解决KFCM算法存在的局部极小值和初始值敏感问题。通过引入自适应惯性权重，优化混合蛙跳算法的更新策略，改善了在高维和大聚类数情况下的聚类效果。实验证明，新算法在寻优能力和聚类效果上优于传统的KFCM和FCM算法。" 在数据挖掘、图像处理和模式识别中，聚类分析是一种常用的技术，能够揭示数据中的隐藏模式。模糊聚类，特别是模糊C-均值（FCM）算法，因其对数据的模糊表示和良好的聚类性能而受到青睐。然而，FCM算法对噪声敏感，容易受到影响。为了解决这一问题，核模糊C-均值（KFCM）算法被提出，它利用核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间，增强了不同类别之间的区分度，能够处理非线性数据。尽管KFCM在处理高维数据和复杂形状分布上有所改进，但它依然面临陷入局部最优和对初始值选择敏感的问题。 混合蛙跳算法（SFLA）是一种基于生物行为的全局优化算法，灵感来源于自然界中的蛙类行为。该算法在寻找全局最优解方面具有潜力，但当处理大量聚类和高维数据时，其聚类效果可能不理想。为了解决这一问题，本文提出了一个改进策略，即在混合蛙跳算法中引入自适应惯性权重，优化更新规则，以获取更好的初始聚类中心。这些改进的初始聚类中心随后被用于KFCM算法，帮助KFCM跳出局部最优，提高全局优化能力。 实验结果表明，改进的混合蛙跳算法结合KFCM（简称ISFLAKFCM）相比于原始的KFCM和FCM算法，具有更强的寻优能力和较少的迭代次数，聚类效果更优。此外，该方法还适用于大规模和高维数据集，提升了聚类的稳定性和准确性。文章作者赵小强和刘悦婷分别在数据挖掘和故障诊断领域有深入研究，他们的工作为解决KFCM算法的局限性提供了新的思路。 这项研究为聚类算法提供了一个新的优化策略，特别是在应对复杂和高维度数据时，改进的混合蛙跳算法与KFCM的结合展示了其强大的潜力。未来的研究可以进一步探索该方法在其他领域的应用，以及如何进一步优化算法以提高计算效率和精度。