基于分层遗传的新聚类算法应用于数据分类

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摘 要：针对FCM（模糊C均值聚类算法）对初始聚类中心的选取敏感以及梯度法易收敛到鞍点，在此基础上提出了一种分层遗传算法（HGA）优化的核模糊C均值聚类算法（HGAKFCM）来提升聚类性能，首先用分层遗传算法（HGA）在全局筛选出高品质聚类中心以替代FCM的随机产生的聚类中心，再利用高斯径向核函数改变FCM中的距离函数并且重新定义目标函数，最终根据新参数进行迭代流程。（剩余4647字）

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