基于细菌觅食的FCM聚类算法

针对FCM聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于细菌觅食的细菌觅食聚类算法。将细菌觅食算法与FCM算法相结合,并以反向学习来初始化细菌种群,增加种群的多样性和代表性,求得的最优解作为FCM算法的初始聚类中心,使FCM算法对初始聚类中心的依赖性降低,同时也降低了陷入局部最优解的可能性,提高了算法的稳定性。实验结果表明,该算法克服了FCM算法稳定性差的缺点,收敛速度更快,具有良好的性能和聚类效果。