遗传算法改进的模糊C-均值聚类源代码

资 源 简 介

遗传算法改进的模糊C-均值聚类源代码

详 情 说 明

通过结合遗传算法改进模糊C-均值聚类（FCM）的核心思路，是解决传统FCM算法易陷入局部最优的有效方案。传统FCM对初始聚类中心敏感，随机初始化可能导致算法在次优解过早收敛。

改进方法主要分为两阶段：第一阶段利用遗传算法的全局搜索能力，通过选择、交叉和变异操作生成高质量的初始聚类中心。遗传算法将聚类中心编码为染色体，以聚类有效性指标（如类内紧密度或轮廓系数）作为适应度函数，经过多代进化筛选出最优初始中心集。第二阶段采用标准FCM进行精细调整，此时算法从优质初始点出发，能更快收敛到全局更优的聚类结果。

这种混合策略的优势在于：遗传算法拓宽了解空间搜索范围，避免FCM陷入局部极小；而FCM后期的梯度优化则保证了收敛精度。实际应用中需注意遗传代数、种群规模等参数的平衡，以兼顾计算效率与解的质量。该方法的典型应用场景包括图像分割、模式识别等对初始值敏感的高维数据聚类任务。