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一种以遗传模拟退火算法的数据流聚类
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2017-11-22
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针对套用传统的聚类方法对数据流的聚类是行不通的这一问题，提出一种以遗传模拟退火算法为基础的模糊C均值聚类算法（SACA_FCM）对数据流进行聚类。SACA—FCM算法有效地避免了传统的模糊C均值聚类算法（FCM）的最终聚类结果依赖于其初始值的选取，也解决了其容易陷入局部最优解的问题。通过将SACA FCM算法和FCM算法聚类数据流的实验结果进行对比，得出采用SACA—FCM算法聚类数据流会取得较好的效果。
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