一种对数据流进行聚类的改进算法

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(SAGA_FCM)对数据流进行聚类。SAGA_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SAGA_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SAGA_FCM算法聚类数据流会取得较好的效果。