基于粒子群的Vague均值聚类分割算法

将Vague集引入模糊C-均值聚类目标函数,对其添加非隶属度信息,定义样本关于类的肯定隶属度函数和否定隶属度函数,并构造聚类中心表达式。采用粒子群优化算法求解该聚类目标函数,设计相应聚类算法,使其快速收敛于目标函数的全局最优解。对比实验结果表明,改进算法可以分割出目标轮廓并具有抗噪性。     

基于目标函数的直觉模糊聚类图像分割方法

针对模糊C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的直觉模糊C-均值聚类算法.该算法将纹理特征和直觉指数引入到目标函数,并给出改进的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,实验结果表明了算法的有效性.     

改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中,针对模糊C均值（FCM）聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果.实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

一种改进的模糊核聚类算法

文章提出了将HCM,FCM和核方法结合在一起的,一种改进模糊核聚类算法。该算法的思想是将样本数据映射到特征空间,然后在特征空间内计算类中心、隶属度以及距离表达式,再在特征空间内进行模糊聚类,并且针对个别样本（即隶属度比较接近的样本）加入了截集因子确定样本的归属,确保聚类的效果。实验结果表明,与传统的模糊聚类算法相比,改进的模糊核聚类算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类,总体性能优于HCM,FCM和FKCM。     

一种FCM聚类算法的改进

针对传统FCM聚类算法的不足,提出了具体改进的方法。通过对算法中聚类数c的选取、隶属度的修正等问题的讨论,有效地弥补了传统算法中存在的不足,取得了较理想的聚类效果。最后通过计算机仿真给出了两种算法的实验结果。     

相对熵模糊C均值聚类分割算法

针对模糊C均值聚类分割算法无法获得复杂图像的细节信息问题,提出一种相对熵模糊C均值聚类分割算法。该算法利用划分隶属度构造相对熵,对传统模糊C均值聚类进行正则化约束,将其作为正则化因子添加到传统FCM的目标函数,得到新的聚类目标函数。通过拉格朗日乘子最优化推导,得到新的隶属度和聚类中心的迭代更新表达式。实验结果表明,该算法对于图像与背景灰度相近的复杂图像可以清晰的分割出图像的轮廓,也比FCM方法获得更多的图像细节信息。     

基于噪声距离的低对比度图像抗噪分割算法

针对核空间模糊局部信息C-均值聚类算法(KWFLICM)对低对比度图像抗噪性差的不足,提出一种基于噪声距离的核空间模糊局部信息C-均值聚类算法。该算法在KWFLICM算法的基础上改变隶属度约束条件并引入噪声距离δ获得一种改进的聚类目标函数,并借鉴现有噪声聚类思想构造出具有良好抗噪性的模糊聚类迭代隶属度和聚类中心表达式,最后给出相应的聚类分割算法。实验结果表明,该改进算法对于椒盐噪声干扰的对比度较弱的灰度图像比KWFLICM聚类分割算法更有优势。     

模糊聚类在客户关系管理中的应用与研究

针对客户分类的特征,通过对模糊聚类算法的改进,提出用改进后的模糊聚类算法作为客户关系管理中客户聚类的方法．论述了该方法的聚类过程,并给出了聚类分析的实例,得到了不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据,得到了满意的客户聚类结果．     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中，针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷，把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合，提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法. 该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点，得到聚类中心和聚类个数，再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数，弥补了传统FCM聚类算法的不足，得到了较好的分割效果. 实例分析证明了算法的有效性和实用性.