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摘要
粗糙C均值聚类算法采用随机选取质心的方法，会导致聚类算法过早陷入局部最优；簇心更新中采用固定权值降低了聚类精度。针对此类问题，结合果蝇和粗糙C均值聚类两种算法，提出一种改进算法。该算法从三个方面进行了改进：一是为克服传统果蝇算法中固定飞行半径带来的影响，给出一种自适应寻优步长策略的果蝇优化算法，提高果蝇优化算法的搜索精度；二是构造对应味道浓度值的目标函数，利用目标函数值引导果蝇进行位置更新，把最优味道浓度值的果蝇位置作为新的聚类中心进行次迭代；三是设计了一种动态调整簇心更新中上下近似权重和阈值的方案。最后通过UCI标准数据集对算法进行比对分析，实验结果证明了改进后算法的可行性和有效性。
- 出版日期2023
- 单位南昌工程学院; 江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
