说明:模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
说明:NSGA-II算法提出了快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)(M为目标函数个数,N为种群大小)。提出了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...