基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法*
针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感，易陷入局部最优解的不足，将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合，提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化，同时引入环形拓扑结构邻域，提高粒子群聚类算法的全局搜索能力。对UCI中3个数据集进行仿真实验，结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性。
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