基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究.pdf

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1、2013年第2期工业仪表与自动化装置·3·基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究骆东松，李雄伟，赵小强(兰州理工大学电气工程与信息工程学院，兰州730050)摘要：模糊c一均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一，但往往受到初始聚类中心影响，收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心，然后利用FCM算法优化初始聚类中心，最后求得全局最优解，从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明，新算法与FCM聚类算法相比，提高了算法的寻优能力

2、，并且迭代次数更少，收敛速度更快，聚类效果更好。关键词：数据挖掘；模糊C一均值聚类；人工萤火虫算法；GSFM中图分类号：0159文献标志码：A文章编号：1000—0682(2013)02—0003—04Research0UfuzzyclusteringalgorithmbasedonGSOLU0Dongsong，LIXiongwei，ZHAOXiaoqiang(CollegeofElectricalandInformationEngineering，LanzhouUniv．ofTech．，Lanzhou730050，China)Abstract：FuzzyC—means

3、(FCM)clusteringalgorithmisoneofthemostcommonlyusedmethodsindatamining，suchasbeingsensitivetoinitialconditions，usuallyleadingtolocalminimumresults．Therefore，anewglowwormswarmoptimization(GSO)一basedfuzzyalgorithm(GSFM)isputforwardinthispaper．GSFMalgorithmusesthecapacityofglobalsearchinGSOa

4、lgorithmtoseekoptimalsolutionasinitialclustering-centersofFCMalgorithm，andthenuseFCMalgorithmtooptimizeinitialclustering—centers，SOastogettheglobaloptimum．Aboveall，itsolvestheproblemsofFCM．Accordingtothetest，comparedwiththeFCMclusteringalgorithm，thenewalgorithmimprovestheoptimizationabil

5、ityofthealgorithm，thenumberofiterationsisfewer，andtheconvergencespeedisfaster．Inaddition，thereisalsoalargeimprovedattheclusteringresult．Keywords：datamining；fuzzyC—meanclustering；glowwormswalqq3optimization；GSFM的划分界限是分明的。但是在现实世界中却有许多0引言实际问题并没有严格的属性，它们在性态和类属方聚类(Clustering)分析是数据挖掘技术的重要面存在着模

6、糊性，具有“亦此亦彼”的性质。因此，组成部分，它能从潜在的数据中发现新的、有意义的人们就提出了要对待处理的对象进行软划分，L．A．数据分布模式。聚类是在事先不规定分组规则的情Zedeh提出的模糊集理论为软划分提供了有力的分况下，将数据按照其自身特征划分成不同的群组。析工具，并把用模糊的方法处理聚类问题称之为模其重要特征是“物以类聚”，即要求在不同群组的数糊聚类分析。据之间差距越大、越明显越好，而每个群组内部的数模糊c一均值(FCM，其中c表示聚类类别数)据之间要尽量相似，差距越小越好。因此这种类别聚类算法是由Dunn【11和Bezdek2建立的，是基于目标函数的聚类算法

7、中理论最为完善，应用最为广收稿日期：2012—09—11泛的一种方法。FCM算法计算简单且快速，具有比基金项目：国家自然科学基金项目(61005026)；甘肃省自然科较直观的几何意义，而且已被应用于模式识别、图像学基金项目(1112RJZA028)作者简介：李雄伟(1984)，男，陕西周至人，硕士研究生，研究方处理以及计算机视觉等众多邻域中。但其缺点也是向为数据挖掘。显而易见的，概括起来主要有以下几个方面：(1)初·4·工业仪表与自动化装置2013年第2期始中心个数需要预先给出，而且没有准则可遵循；模糊C均值算法(FuzzyC—Mean)