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智能系统学报 摘 要：针对模糊 C-均值聚类算法(FCM)对于初始化聚类中心敏感、收敛速度慢，聚类效果不稳定且容易陷入局部
最 优 等 问 题 ， 提 出 了 一 种 将 黏 菌 (SMA) 与 青 少 年 身 份 搜 索 (AISA) 相 融 合 的 自 适 应 优 化 模 糊 C- 均 值 算 法
(AISA-SMA-FCM)。该算法首先通过引入 AISA 算法中的青少年社会机制，改善 SMA 算法中的全局搜索和局部开发
性能。克服了 SMA 对于高维数据及部分混峰数据不敏感的缺陷，通过标准测试函数验证改进后的混合 AISA-SMA
算法寻优求解性能更为优秀；其次此算法用于 FCM 聚类算法的迭代机制中，通过将 AISA-SMA 聚类环节加入 FCM
算法聚类中心迭代过程中，使 FCM 算法获得自适应优化算法相同的特性，即算法在每次迭代中都将具有探索和开发
两个过程，并依据循环迭代次数调节比重，求解聚类结果；最后通过 UCI 标准数据集仿真测试，利用适应度平均值
与聚类正确率评价所提算法的稳定性与有效性，结果表明，AISA-SMA 算法用于 FCM 聚类问题效果较好，
AISA-SMA-FCM 算法较其他聚类方式和相应的优化技术具有收敛速度快、求解精度高的优点。
关键词：模糊 C-均值聚类；启发式优化；黏菌算法；青少年身份算法；社会机制；模糊策略；UCI 数据库；融合算
法
中图分类号：TP391 文献标志码：A
中文引用格式：贾鹤鸣，张棕淇，姜子超，等. 基于混合身份搜索黏菌优化的模糊 C-均值聚类算法[J]. 智能系统学
报，202107011.
英文引用格式：JIA Heming, ZHANG Zongqi, JIANG Zichao, et al. Fuzzy C-means clustering algorithm based on
hybird identity search and slime mould algorithm optimization[J]. CAAI transactions on intelligent systems，
202107011.
Fuzzy C-means clustering algorithm based on hybird identity search and slime
mould algorithm optimization
Jia Heming1，Zhang Zongqi2，Jiang Zichao2，Feng Yuqi2
(1. School of Information Engineering, Sanming University, Sanming,365004, China; 2. College of Mechanical and