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模糊K-Prototypes(FKP)算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题.为了克服该缺点,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和FKP算法的混合聚类算法,先利用PSO算法确定FKP的初始聚类中心,再将PSO聚类结果作为后续FKP算法的初始值.实验结果表明,新算法具有良好的收敛性和稳定性,聚类效果优于单一使用FKP算法. 相似文献
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基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法 总被引:6,自引:3,他引:3
针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果. 相似文献
3.
基于PSO的模糊聚类算法 总被引:8,自引:3,他引:8
提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO。 相似文献
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王杨 《计算机与数字工程》2014,42(9):1610-1612
利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类(FCM)算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高. 相似文献
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针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。 相似文献
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把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。 相似文献
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把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。 相似文献
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一种协同的FCPM模糊聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
比重隶属度模糊聚类(FCPM)算法可从不同角度解决聚类问题,取得较好效果。协同聚类算法利用不同特征子集之间的协同关系,并与其它聚类算法相结合,可提高原有的聚类性能。文中在FCPM聚类算法的基础上进行改进,将其与协同聚类算法相结合,提出一种协同的FCPM聚类算法。该算法在原有FCPM聚类算法的基础上,提高对数据集的聚类效果。在对数据集Wine和Iris进行测试的结果表明,该方法优于FCPM算法,说明该方法的有效性。 相似文献
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一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类 总被引:22,自引:0,他引:22
针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心:利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解:仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法。通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。 相似文献
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模糊聚类算法为了保证算法的收敛性,要求模糊指标m取值大于1,这限制了算法的普适性。提出广义多变量模糊C均值聚类算法(GMFCM),在多变量模糊C均值聚类算法(MFCM)的基础上,利用粒子群优化算法对分量模糊隶属度进行优化估计,进而将模糊指标拓展到m>0的情况,同时采用梯度法得到算法聚类中心迭代公式。GMFCM理论分析了模糊指标m扩展的原理,研究了模糊指标m在不同取值情况下的性质,解释了模糊指标m的实际意义,讨论了GMFCM算法的收敛性。GMFCM继承了MFCM算法的样本分量区分性能,弥补了MFCM算法聚类中心分量与样本分量重合时的不完备性,突破了模糊聚类算法对参数m的约束,提高了模糊聚类算法的普适性。基于gauss数据集和UCI数据集的仿真测试验证了所提算法的有效性。 相似文献
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针对基于粒子群的模糊聚类算法以隶属度编码时对噪音敏感,以及处理样本数小于样本维数的数据集效果较差等问题,通过改进其中的模糊聚类约束方法,提出一种改进的基于粒子群的模糊聚类方法.当样本对各类的隶属度之和不为1时,新方法在粒子群优化得出的隶属度基础上,根据样本与各类之间的距离对隶属度进一步分配,以使隶属度满足模糊聚类约束条件.新方法显著地改善了在隶属度编码下使用粒子群进行模糊聚类的效果,并通过典型的数据集进行了验证. 相似文献
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Mohammad Taherdangkoo Mohammad Hadi Bagheri 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》2013,26(5-6):1493-1502
One of the simple techniques for Data Clustering is based on Fuzzy C-means (FCM) clustering which describes the belongingness of each data to a cluster by a fuzzy membership function instead of a crisp value. However, the results of fuzzy clustering depend highly on the initial state selection and there is also a high risk for getting the best results when the datasets are large. In this paper, we present a hybrid algorithm based on FCM and modified stem cells algorithms, we called it SC-FCM algorithm, for optimum clustering of a dataset into K clusters. The experimental results obtained by using the new algorithm on different well-known datasets compared with those obtained by K-means algorithm, FCM, Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm demonstrate the better performance of the new algorithm. 相似文献
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基于粒子群和模糊熵的图像分割算法用于各种图像分割时,由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,使得该算法难以得到理想的分割效果。针对此问题,提出了一种基于小波变异粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用小波变异粒子群来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,具有很好的自适应性。 相似文献
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求解TSP问题的模糊自适应粒子群算法 总被引:9,自引:0,他引:9
由于惯性权值的设置对粒子群优化(PSO)算法性能起着关键的作用,本文通过引入模糊技术,给出了一种惯性权值的模糊自适应调整模型及其相应的粒子群优化算法,并用于求解旅行商(TSP)问题。实验结果表明了改进算法在求解组合优化问题中的有效性,同时提高了算法的性能,并具有更快的收敛速度。 相似文献