改进的免疫遗传的模糊聚类

资 源 简 介

改进的免疫遗传的模糊聚类

详 情 说 明

改进的免疫遗传模糊聚类是一种结合了免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm, IGA）与模糊聚类（Fuzzy Clustering）的优化方法，主要用于数据分类和模式识别问题。传统模糊聚类方法（如FCM）容易陷入局部最优解，而免疫遗传算法的引入则能提高全局搜索能力，避免早熟收敛。

其核心改进点通常包括： 抗体多样性增强：通过改进的免疫选择机制，如基于相似度的抗体抑制策略，避免种群过早同质化，维持搜索空间多样性。 自适应交叉与变异：根据抗体亲和度动态调整遗传操作的参数，平衡全局探索与局部开发能力。 模糊隶属度优化：在聚类过程中引入免疫记忆机制，保留优质聚类中心，加速收敛速度。

此类算法适用于复杂数据分布场景（如医学图像分割或客户分群），其优势在于兼顾模糊聚类的柔性与免疫遗传算法的鲁棒性。后续可结合深度学习或并行计算进一步提升效率。