基于蚁群算法的模糊聚类
用FMC 算法实现基于目标函数的模糊聚类又称交替的迭代优化法。迭代优化本质上属于局部搜索的爬山法，很容易陷入局部极值点，因此对初始化很敏感。通常是根据一定的经验准则选取初始参数，这样计算结果与初始参数设置是否恰当密切相关。特别是在数据量较大和高维情况下，设置合理的参数非常困难，只能通过多次实验比较选定。由于初始聚类中心和样本的输入次序对最终的结果有重大影响，往往是用若干不同的初始中心和聚类数目分别聚类，然后选择最满意的聚类作为最终的结果。
通过蚁群算法，我们可以得到最佳的初始聚类中心，然后进行快速的聚类。具体的数学公式，我们可以参考你之前提供的论文。