作者：龙金辉; 叶阳东人工蜂群算法模糊聚类算法relieff特征加权
摘要：针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱，以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题，提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法。算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心，使用ReliefF算法度量数据各维特征权重，分析了各维特征对聚类的不同影响，减弱冗余特征对聚类的干扰，增强有效特征对聚类的贡献，对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的对比实验结果表明，此算法具有很好的综合性能。
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