基于遗传算法的区间数核模糊聚类方法  

Genetic algorithm-based kernel function FCM clustering algorithm for interval numbers

作　　者：任世锦[1] 吕俊怀[1] 

机构地区：[1]徐州师范大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116

出　　处：《系统工程学报》2008年第5期611-616,共6页Journal of Systems Engineering

基　　金：国家863项目资助项目(2004AA412010)

摘　　要：针对现有区间数聚类算法对多种聚类模式以及不对称数据聚类性能不理想的问题,本文提出了一种基于核方法的区间数模糊聚类算法.该方法通过设计合适的核函数,有效地对非对称数据以及混合模式原型的数据结构进行聚类,同时避免了直接在高维特征空间求解聚类问题.本文采用区间数遗传算法来求取高度非凸聚类优化问题得到聚类问题的全局最优解.仿真实例说明了本文算法的有效性.A clustering algorithm for interval number which combines fuzzy clustering method （FCM） and kernel function （INFKCM） is presented to cope up with the clustering problem of existing similar clustering algorithms for multi-pattern prototypes and asymmetric data structure. The proposed algorithm can effectively cluster asymmetric data structure, data with noise, and mixed data structure by means of approximate kernel function and avoid solving the clustering problem in high dimension feature space. Genetic algorithm is adopted to achieve the global optimum of highly nonconvex optimal problem. A simulation exsample shows the effectiveness of the proposed algorithm.

关 键 词：聚类分析 区间数 核方法 遗传算法 模糊聚类方法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]