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为了有效地实现网络虚拟环境的个性化信息推荐,提出一种针对网络三维虚拟环境的用户访问模式聚类算法,即基于多目标粒子群优化的模糊C-均值聚类算法(MOPSO-based FCM,MPF)。MPF算法结合了粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)与模糊C-均值算法(fuzzy C-means,FCM)的优点,通过PSO的全局空间搜索避免了FCM算法对初始值、噪声数据敏感与容易陷入局部最优等。为了改善聚类效果,在PSO中设计一个基于双目标(最小化类内距离与最大化类间距离)的粒子适应度函数。最后用标准数据集与模拟数据集分别对MPF算法进行性能测试,实验结果表明:本...
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山东大学学报(工学版)
Year： 2011
Issue： 06
Volume： 41
Page： 43-49
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