基于改进遗传算法的加权模糊C均值聚类算法.pdf

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模糊C_均值_FCM_聚类算法的实现

摘 要: 使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程

算法简介 ? k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均值 是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本的 均值作为该聚类的代表点算法的主要 思想是通过迭代过程

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基于遗传算法的kmeans聚类方法的研究

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中

针对模糊C-均值聚类算法对孤立点、随机初始化的聚类中心比较敏感的问题，将堆叠稀疏自编码与传统模糊C-均值聚类算法相结合，对传统模糊C-均值聚类算法进行了改进。由于堆叠稀疏自编码可以提取原始数据集从低层

为了更好地解决目前网格资源查找效率低下的问题，结合网格环境中普遍存在的资源相似现象，提出了基于遗传操作触发的粒子群混合优化算法的网格资源模糊C均值聚类, 对网格资源进行最大相似性聚类，通过设置触发条件

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