基于群进化策略的模糊聚类算法
来源：计算机工程与应用杂志2018年第4期北京时间：
作者：宋 凯，冯 翔，虞慧群
单位：华东理工大学 信息科学与工程学院，上海 200237
摘要：针对传统的聚类算法需要知道类的真实数目，以及容易陷入局部最优的缺陷，提出基于群进化策略的模糊聚类算法，简称fuzzyGAC。该算法将群进化策略与模糊聚类结合起来，通过两个阶段（继承阶段和重新分配阶段）来产生新的聚类结果。将提出的算法与模糊C均值算法、差分算法、粒子群算法进行比较，实验结果表明，就类的数目和聚类中心而言，该算法可以自适应地修正类的数目并且提供最优的聚类中心。
关键词：模糊聚类,群进化策略,模糊C均值算法
