一种改进的FCM聚类算法及其在赤潮预测中的应用

针对传统FCM算法的不足，文中提出了一种改进的FCM算法，利用样本与聚类中心相似关系确定各样本对聚类中心的影响系数并对欧氏距离进行加权，使得聚类过程更加迅速，聚类结果更加稳定精确．最后的数据仿真结果也证明本文所作的改进是行之有效的．将改进的算法应用到赤潮预测预警中，直观地反映了海洋要素样本的分布情况，为赤潮预测预警展示了一种新方法．     

改进的初始中心与隶属度函数的模糊C-均值算法

针对模糊C-均值(FCM)算法对初始中心敏感的缺点,通过选取离均值最远的点作为初始聚类中心的方法,提出了一种基于均值距离的初始中心选取算法,同时由于远离各类聚类中心的野值样本会影响迭代结果,通过改变隶属度函数来克服这种缺陷.然后选取有代表性的样本作为实验数据集进行实验,通过实验得出,与传统的FCM算法比较,改进的FCM...     

一种改进的模糊C-均值聚类算法

分析了现有FCM聚类算法存在的问题,提出了一种改进的FCM聚类算法.该算法引入了最近邻聚类算法来初始化FCM算法的聚类数和聚类中心.实例分析表明改进后的FCM算法不仅能提高聚类的准确性,而且能有效地避免陷入局部最优.     

基于蚁群及空间邻域信息的FCM图像分割方法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难以确定、搜索过程易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与改进的FCM聚类算法相结合,提出了一种基于蚁群算法的带有空间邻域信息的模糊C均值聚类图像分割算法.首先利用分水岭算法对图像进行初始分割,然后利用蚁群算法寻优,求得聚类中心和聚类个数,将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数进行模糊聚类.实验结果表明:由于聚类样本数量显著减少,很大程度上提高了聚类速度和抗噪能力,增强了算法的鲁棒性.     

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。     

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.     

一种含影响力因子的模糊聚类算法

为克服传统FCM只能对各类规模相同的样本聚类的不足,提出含影响力因子的FCMef聚类算法.对算法中的隶属度更新规则、目标函数、聚类中心更换规则进行证明.通过多组实验表明,FCMef聚类的效果比传统FCM要好,有较高的收敛精度,其收敛速度也明显大于FCM算法,当样本规模对比度较大时,表现尤为明显.     

一种改进的快速FCM图像分割算法

FCM算法对图像的模糊特征具有较强的鲁棒性,在图像分割方面得到了广泛应用。但FCM算法采用随机初始化聚类中心的方法,使算法在迭代次数上有一定的不确定性。为提高FCM算法的运算效率,提出一种基于确定初始聚类中心的快速FCM图像分割算法。用最大类间方差法多次划分图像的灰度区间,根据区间中像素点的灰度值来初始化聚类中心,以使其尽可能的接近最终分割的聚类中心,减少算法的迭代次数。实验结果表明,与传统的FCM算法相比较,改进后的算法可以通过较少的迭代次数及运算时间分割图像。且该算法可以应用于诸多采取随机初始化聚类中心的FCM相关的算法中,以提高算法的运算效率。     

基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类

目的基于梯度下降的模糊聚类算法（FCM）选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法（PSO）中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

基于改进FCM的变压器故障模糊分类方法

变压器油中溶解气体分析(DGA)是识别变压器的故障类型的一项重要技术，模糊聚类是一种有效的分析手段。但传统模糊聚类算法存在对随机初始化的聚类中心敏感、隶属度函数的有效度量范围较小使其容易陷入局部极值点的问题，因而实际分类效果不佳。针对传统FCM的不足，首先采用Canopy算法对DGA数据进行粗聚类，将其结果作为后续FCM聚类的初始聚类中心和最佳聚类数，降低了人为和随机初始化参数的主观性；然后通过引入负指数函数形式的相似度指标重构了FCM隶属度的迭代函数，降低了算法陷入局部极值点的可能性；最后通过对故障气体数据进行实例分析，验证了改进后的算法在识别变压器故障类别上的有效性和实用性。     

基于径向基函数神经网络的预测方法研究

提出了一种新的确定径向基函数中心的方法. 该方法首先利用交叉迭代模糊聚类算法确定样本数据的模糊聚类中心,然后采用正则化正交最小二乘法从模糊聚类中心中进一步优选径向基函数中心,并将广义交叉有效性指标作为停止选择过程的标准. 该方法集中了交叉迭代模糊聚类和正则化正交最小二乘法的优势,可有效减小网络规模,提高网络推广能力,而且能够避免数值病态情况发生. 以新疆伊犁河雅马渡站的年径流量预测为例进行计算,其结果验证了所提方法的有效性.     

基于小生境遗传算法的网格节点资源研究

针对解决网格节点资源聚类问题，提出了基于小生镜遗传算法的模糊聚类分析方法。该算法把小生镜遗传算法搜索的随机性和并行性引入模糊聚类中，对模糊聚类中的聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导，解决了模糊C均值聚类对初始聚类中心的敏感性问题、实验证明该方法能具有全局收敛性，克服了FCM算法可能陷入局部极小值，并有效地对网格节点资源整合归类，从而改善网格节点资源发现的性能。     

基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.     

核模糊谱聚类LOF降噪方法研究

为解决核模糊相似性度量谱聚类算法的样本点降噪问题,优化聚类效果和稳定性,本文从分析异常点分布特性出发,引入局部异常因子（LOF）算法,提出聚类中心候选对象的概念,过滤数据集的噪声数据,从而优化初始聚类中心的计算,突出正常样本点在聚类中心调整中的影响力,使聚类算法更易于得出准确的聚类结果. 同时提出一种局部过滤因子以修正相似性度量的方法,该方法通过放大正常数据之间的权值、缩小正常数据与噪声数据间的权值,使优化后的核模糊谱聚类算法大大降低对异常点的敏感度. 算法有效性实验和算法稳定性实验表明：该方法对相似性度量修正的有效性使核模糊谱聚类算法更为稳定和鲁棒.     

一种零件分组方法的研究

为了解决零件分组中各特征的重要性和分组数目难以确定的难题,提出了一种用可调节的权重系数向量和改进的ISODATA模糊聚类算法来实施零件分组的方法.根据零件分组特征的重要性合理调节权重系数向量,用该向量修正ISODATA模糊聚类算法中的零件特征矩阵,在算法运行结束后计算聚类中心的模糊距离,将距离小于设定阈值的类别合并为一组.用VB开发了一个零件分组系统,采用该分组方法在系统上进行反复实验和比较,结果与人们的分组偏好和习惯一致,验证了分组方法的有效性和可靠性.     

基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测

提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,对比实验表明,该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力.     

CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究

客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到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.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果.     

导弹攻击目标选择的Fuzzy方法

针对空战中导弹攻击目标选择这一重要问题 ,以模糊理论为基础 ,提出了改进的 Fuzzy聚类算法和 Fuzzy模式识别算法 ,实现战略目标相对重要性的模糊评价。理论分析和实例均表明 ,所提出的 Fuzzy算法与传统的目标选择方法相比 ,不仅理论先进 ,而且应用也更为方便、有效。     

轴承故障的模糊聚类方法

介绍了模糊聚类方法的原理及FCM算法，并将它应用于少故障类别的轴承故障诊断，取得了良好的效果，与神经网络方法相比，模糊聚类方法的实现只需少量样本，克服了神经网络方法需要大量样本来实现的瓶颈．