模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点

资 源 简 介

模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。

详 情 说 明

模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，可以将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中。遗传算法能够通过多次迭代和交叉变异操作，从而找到更好的初始聚类中心，进而提高了模糊C-均值聚类算法的性能。使用遗传算法优化后的模糊C-均值聚类算法能够得到更准确、更稳定的最优分类结果。因此，通过结合遗传算法和模糊C-均值算法，我们能够充分发挥它们各自的优势，从而提升聚类算法的效果和性能。