聚类分析 | IPOA 优化 FCM 模糊 C 均值聚类优化算法 - 基本介绍

(多图聚类)IPOA优化FCM模糊C均值聚类优化算法，matlab代码，超多图

基于改进的鹈鹕优化算法（IPOA）优化FCM模糊C均值聚类优化，matlab代码，直接运行！

一、创新独家，先用先发，注释清晰，送IPOA参考文献！

二、优化参数[五角星][五角星][五角星]
1、优化后的模糊因子m
2、优化后的最大迭代次数
3、优化后的最佳适应度值

三、图例（超多图，满足paper需求）[五角星][五角星][五角星]
1、IPOA优化后的聚类图
2、IPOA收敛曲线
3、聚类类型分布饼状图
4、优化参数之间的三维立体图
5、适应度变化曲线
6、模糊因子m参数分布直方图
7、最大迭代次数分布直方图

四、IPOA算法介绍
改进点如下：
1、随机初始化种群
2、加入Levy飞行策略
3、基于适应度的搜索策略
4、搜索与开发的平衡策略
5、动态参数调整
6、贪婪策略：适应度优胜者策略