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本文首先介绍了模糊C均值聚类算法及其不足。在模糊C均值聚类算法的基础上,结合有效性函数,提出了一种自动聚类算法——自适应的模糊C均值聚类算法,并建立了自适应的模糊C均值聚类算法的研究模型。最后,对改进算法用MATLAB进行编程实现,并通过多组数据集进行实验测试,对产生的多种实验结果进行分析,验证自适应的模糊C均值聚类算法可以实现自动类别数的判定。 相似文献
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本文利用SNMP获取与故障相关的网络设备MIB值,建立样本库。再通过改进的模糊C均值聚类算法对样本库进行分类,确定聚类中心。利用此聚类中心判断获取到的数据属于哪一类网络故障,从而实现网络故障诊断,证明了模糊C均值聚类算法在网络故障诊断中的可行性。 相似文献
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聚类算法在数据分析与图象处理等许多方面应用十分广泛,尤其是模糊C均值(FCM)聚类算法受到人们的普遍重视。象其它聚类算法一样,进行FCM聚类时,需事先确定一些参数,如:聚类类别数C模糊加权指数m、向量范数等。如何确定数据的最佳分类,使之能准确真实地反映实际数据的内部结构,这就是聚类的有效性问题。本文在实验的基础上对FCM聚类算法进行有效性分析,并提出了一个能表征FCM聚类有效性的启发性函数,得到了一些有用结论。 相似文献
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模糊C均值聚类(FCM)算法是一种基于非监督聚类算法。样本加权模糊C均值聚类(WFCM)算法是FCM算法的改进,该算法能够明显提高收敛速度和聚类的准确性。无论是FCM算法还是WFCM算法,对噪声都相对敏感,而且聚类数目仍然需要人工确定。在此提出一种改进算法,首先通过偏微分方程(PDE)降噪算法对原始脑MRI医学图像进行处理;其次利用聚类有效性确定最佳聚类数目,对WFCM算法进行改进;最后利用本文改进算法对图像进行聚类分割。实验表明,该方法是一种具有自动分类能力、抗噪性较好的模糊聚类图像分割算法。 相似文献
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随着模糊数学的产生和发展,模糊聚类分析也随之产生并得到广泛应用。本文主要介绍模糊聚类及其应用领域,分析和探讨模糊聚类的基本原理、方法,重点介绍C-均值聚类分析算法(FCM)以及减法聚类算法,并结合中国统计局的2005年度各行业废气排放和处理情况的数据用matlab模糊逻辑工具箱对其进行模糊聚类分析,所得结果可为各行业污染分类情况进行处理提供参考。 相似文献
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针对距离选通激光成像对比度低、照度不均、图像模糊的特点,提出了一种基于空间定位的模糊C均值聚类方法(SPFCM)对目标进行分割。传统的模糊C均值聚类法存在以下缺点:一是需要预先获得目标分类数量,自适应性较差;二是对空间信息不敏感,导致目标轮廓不完整以及错误分类。针对上述缺陷,文中对传统算法进行了改进,引入了初定位的概念,首先利用最大类间方差法(Otsu 法)和数学形态学工具对子目标进行初步定位,再将其形心方位信息和灰度信息融合到聚类过程中,以较短的迭代过程实现不同目标的归类。实验结果证明基于空间定位的模糊C均值聚类法可以完整、有效地对距离选通激光图像进行提取分割,处理时间优于传统FCM。 相似文献
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一种新的高效软聚类方法:截集模糊C—均值(S2FCM)聚类算法 总被引:8,自引:0,他引:8
本文提出一种新的高效软聚类方法-截集模糊C-均值聚类。该方法将传统的硬聚类和经典的模糊聚类相统一,并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚在方法,S2FCM聚类算法的思想更符合人的分类习惯,模拟实验表明,其总体性能优于FCM算示和HCM算法。 相似文献
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提出了一种基于非下采样Contourlet变换和模糊C均值聚类相结合的方法。该方法首先对两时相遥感图像进行相减运算得到差异图像。再对差异图像进行NSCT多尺度分解得到子带图像,将各子带图像与差异图像本身构成特征向量。最后通过使用模糊C均值聚类算法对多尺度特征向量进行分类得到最终的变化检测结果(变化和非变化类)。该算法不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强。对真实遥感数据集进行研究,实验结果表明本文方法可以得到较好的检测效果;将本文算法与传统方法相比,该方法具有更好的检测精确度和抗噪性能。 相似文献
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基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的模糊C均值聚类(FCM)图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。 相似文献
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图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别.基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别.模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势. 相似文献
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FCM算法中隶属度的新解释及其应用 总被引:17,自引:1,他引:17
本文从几何角度给出模糊c-均值聚类算法中隶属度的解释,这种解释能更好的说明模糊c-均值聚类算法的本质.作为应用,给出确定最优m值和确定最佳分类数的方法. 相似文献
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一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。 相似文献
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针对检索引擎返回的查询结果数量巨大,用户难以在较短的时间获取有用的信息,传统FCM聚类算法的距离无法完全准确描述文本间的相似程度,本文提出了一种新的文本间的距离定义,改进了模糊C均值聚类(FCM)聚类算法,利用新改进的算法对搜索引擎返回的结果进行聚类,方便了用户查询。实验证明了算法的可行性与有效性。 相似文献
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一种基于传感器加权的模糊聚类数据关联方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种用于传感器网络中信息融合的模糊数据关联新方法,该方法利用传感器的观测性能的先验知识对观测样本进行加权,通过加权模糊聚类算法实现数据的正确关联.同时,引入模糊聚类有效性函数自动确定每个观测时刻的目标数目.实验结果表明与传统基于模糊c均值聚类算法相比,本文提出的数据关联方法不仅具有更高的关联精度,而且具有较好的可靠性和有效性. 相似文献