MATLAB
实现基于
IPOA-FCM
改进的鹈鹕优化算法（
IPOA
）优化FCM模糊C均值聚类优化的详细项目实例
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模糊C均值（FCM）聚类算法是经典的聚类方法之一，在处理不确定和模糊数据时具有显著优势。它通过最小化误差函数来确定每个数据点的隶属度，并根据这些隶属度对数据集进行分组。然而，FCM算法存在一些问题，比如容易陷入局部
最优解、计算复杂度较高等问题。为了克服这些不足，近年来研究者提出了一些基于优化算法的改进方案，鹈鹕优化算法（POA）便是其中之一。鹈鹕优化算法模拟了鹈鹕在觅食过程中的群体行为，通过个体之间的协作与竞争来搜索最优解。然而，传统的POA在处理复杂问题时可能会面临收敛速度慢、解的质量不稳定等问题。因此，改进的鹈鹕优化算法（IPOA）应运而生，它通过调整搜索策略、增加搜索的多样性和局部搜索能力，有效提高了解决问题的效率和质量。结合FCM与IPOA，便可以得到一种优化的FCM聚类方法，IPOA-FCM算法可以在减少聚类误差的同时，提高收敛速度，并避免算 ...