基于直觉模糊的ISODATA算法

ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不足。结合直觉模糊和ISODATA优点,将与隶属度和非隶属度相关的判定函数作为分类度量,提出了一种基于直觉模糊的ISODATA算法,结合实际改进了隶属度函数,以区域为待分类样本以提高算法速度,将其应用到图像分割,经实验证明了算法的有效性。     

一种新的可见光遥感图像云判别算法

为了解决由于云层遮挡所引起的数据利用率低等问题,提出了一种新的基于支持向量机(SVM)与无监督聚类算法相结合的分类算法,实现可见光遥感图像快速高效地自动云判别。该算法首先使用ISODATA进行聚类,再利用聚类结果为SVM挑选训练集,从而大大减少SVM的训练时间,融合了SVM准确率高与ISODATA聚类速度快的优势。结果表明:该算法使得SVM的训练时间降低至单独使用SVM算法所需训练时间的2%,基本满足实时性需求,并保证分类正确率达90%以上。     

基于统一计算设备架构和基因表达式编程的自动聚类算法

针对基于基因表达式编程(GEP)的自动聚类算法GEP-Cluster中聚类中心的筛选和聚合、计算数据对象到各聚类中心距离两个关键步骤效率不高的问题,提出了一种基于统一计算设备架构(CUDA)和GEP的自动聚类改进算法(CGEP-Cluster)。CGEP-Cluster算法采用基因阅读运算器方法对GEP-Cluster算法的聚类中心筛选和聚合步骤进行改进,并基于CUDA将GEP-Cluster算法中数据对象到各聚类中心距离的计算并行化。实验结果表明,在数据对象规模较大时,CGEP-Cluster算法可获得8倍左右的加速比。CGEP-Cluster算法可用于聚类数未知且数据对象规模较大情况下的自动聚类。     

一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA（迭代自组织的数据分析算法）相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。     

自然场景图像中的中文文本提取

针对自然场景中中文文本的提取效率不足的问题,提出了一种基于ISODATA聚类和支持向量机(SVM)结合的自然场景中文文本提取算法。根据文本颜色和笔画的特征通过ISODATA聚类算法和局部分割的方法,分割出类文本区域;利用有效的几何特征,通过连通域分析去除部分非文本域;利用中心聚合方法使结构分离的中文文本合并后,将文本连接成行,提出行级特征用SVM分类出正确文本行及相应文本。实验结果表明,该算法对中文文本具有很好的提取效果和综合性能。     

基于GEP和CPN网络的文本聚类算法

针对传统的方法很难做到根据输入向量的实际分布来设置Kohonen层各神经元对应的权向量的状况,因其会影响文本的聚类质量,所以利用人工神经网络和基因表达式编程(GEP)的互补优势,通过利用GEP在组合优化的方法进行对CPN网络中Kohonen层的联接权向量的优化,提出了一种基于GEP和CPN网络的文本聚类算法(GCTCA)。通过实验结果表明了该算法在文本聚类上的有效性与优越性。     

一种基于高斯核化有效性指标的自适应优选聚类数的FKCM

针对传统的模糊核聚类算法(FKCM)需给出聚类个数,且对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点,本文提出了一种基于高斯核化有效性指标的自适应优选聚类数的模糊核聚类算法(GKVI-AOCN-FKCM)。利用基于密度和距离的方法选取初始聚类中心,克服了对初始值的敏感,提高了聚类效率。然后用高斯核函数核化后的有效性指标评价聚类效果并自动确定最佳分类数,从而无监督地实现对数据集的模糊划分。对Iris数据集的仿真实验及石脑油属性数据分类的应用验证了算法的可行性和有效性。     

基于AAM关键特征点提取的人脸照片分类方法的研究与应用

主要研究基于人脸局部形状特征分类的方法,首先利用AAM的人脸形状特征点定位算法,提取出有用的人脸特征点,构成人脸下颚形状、眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴的局部形状特征;然后采用基于形态面指数和下颚宽指数的ISODATA方法进行自动聚类,实现了百万量级人脸照片库的自动分类,有助于进一步提高人脸识别查询的速度和精度。     

基于d-AIFCM的Web用户聚类分析

传统FCM聚类算法存在初始聚类中心较为敏感的问题,易陷入局部最优。针对此问题,提出了基于密度权值和自适应免疫系统的FCM算法(d-AIFCM)。算法在对Web用户进行聚类分析的过程中,基于用户群体之间的相似性,引入密度权值生成候选初始聚类中心,采用自适应免疫系统的原理确定初始聚类中心,自动生成最佳分类,解决传统FCM算法对初始聚类中心敏感的问题。实验结果表明,d-AIFCM算法在收敛次数和聚类效果方面较其他同类算法有所提升。     

一种融合分水岭与ISODATA的岩心图像分割方法

分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分水岭算法得到过分割图像,ISODATA算法得到聚类图像,然后以ISODATA算法聚类的结果为依据,校正分水岭法的过分割问题。该方法用于砾岩图像的分割,取得了较好的实验效果。     

On the local optimality of the fuzzy isodata clustering algorithm

The convergence of the fuzzy ISODATA clustering algorithm was proved by Bezdek [3]. Two sets of conditions were derived and it was conjectured that they are necessary and sufficient for a local minimum point. In this paper, we address this conjecture and explore the properties of the underlying optimization problem. The notions of reduced objective function and improving and feasible directions are used to examine this conjecture. Finally, based on the derived properties of the problem, a new stopping criterion for the fuzzy ISODATA algorithm is proposed.     

模糊ISODATA聚类的BP神经网络及其应用

提出了一种基于改进的模糊ISODATA聚类的BP神经网络算法,增强了其处理大样本的分类能力,可以很好地解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性和泛化能力差等神经网络的固有问题。将其应用于消费者个人信用评估中,通过实验对比表明该算法精度较高,容错性好。     

基于集对分析的半监督ISODATA聚类

提出一个基于集对分析的半监督ISODATA聚类算法,用于网络异常检测。在三方面进行了改进：首先,算法能够直接处理字符数字混合属性的数据,并使用集对分析来计算数据记录之间的距离;其次,算法同时处理有标号和无标号的数据,并利用少量的有标号数据来指导算法的分裂过程;最后,将算法的输入参数减少到只有两个。在KDD99入侵检测数据集上的实验结果显示,该算法获得了95.62%的检测率和1.29%的误报率。     

An efficient neural classification chain of SAR and optical urban images

In this paper a suitable neural classification algorithm, based on the use of Adaptive Resonance Theory (ART) networks, is applied to the fusion and classification of optical and SAR urban images. ART networks provide a flexible tool for classification, but are ruled by a large number of parameters. Therefore, the simplified ART2-A algorithm is used in this paper, and the neural approach is integrated into a classification chain where fuzzy clustering for merging of classes is also considered. The interaction between the two methods leads to encouraging results in less CPU time than classification with fuzzy clustering alone or other classical approaches (ISODATA). Examples of classification are provided using C-band total power AIRSAR data and optical images of Santa Monica, Los Angeles.     

模糊聚类分析系统的研究与实现

针对目前多种模糊聚类算法组合应用研究较少的现状,在分别对基于模糊等价关系和基于模糊等价划分这两种模糊聚类分析方法进行了较为深入研究的基础上,根据两种方法的特点,构建了一种组合式模糊聚类分析方法。采用VC++与Fortran6.5语言混合编程,开发了一套模糊聚类分析系统,分别实现了基于模糊等价关系法、基于模糊ISODATA法和基于组合式模糊聚类法的模糊聚类分析,并将其应用于电力系统中不良数据的辨识处理,取得了较为理想的效果。实例分析表明,组合式算法能够有效克服单独使用某种模糊聚类算法的缺点,同时也反映出该模糊聚类分析系统具有聚类方法选取灵活、软件界面友好、计算速度快等特点,有良好的应用前景。     

Automatic fuzzy partitioning approach using Variable string length Artificial Bee Colony (VABC) algorithm

Swarm intelligence based automatic fuzzy clustering is recently an important and interesting unsupervised learning problem. In this article, an automatic fuzzy clustering technique is proposed based on a novel version of Artificial Bee Colony (ABC) algorithm.     

A hybrid approach to urban land use/cover mapping using Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images

A hybrid method that incorporates the advantages of supervised and unsupervised approaches as well as hard and soft classifications was proposed for mapping the land use/cover of the Atlanta metropolitan area using Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) data. The unsupervised ISODATA clustering method was initially used to segment the image into a large number of clusters of pixels. With reference to ground data based on 1?:?40?000 colour infrared aerial photographs in the form of Digital Orthophoto Quarter Quadrangle (DOQQ), homogeneous clusters were labelled. Clusters that could not be labelled because of mixed pixels were clipped out and subjected to a supervised fuzzy classification. A final land use/cover map was obtained by a union overlay of the two partial land use/cover maps. This map was evaluated by comparing with maps produced using unsupervised ISODATA clustering, supervised fuzzy and supervised maximum likelihood classification methods. It was found that the hybrid approach was slightly better than the unsupervised ISODATA clustering in land use/cover classification accuracy, most probably because of the supervised fuzzy classification, which effectively dealt with the mixed pixel problem in the low-density urban use category of land use/cover. It was suggested that this hybrid approach can be economically implemented in a standard image processing software package to produce land use/cover maps with higher accuracy from satellite images of moderate spatial resolution in a complex urban environment, where both discrete and continuous land cover elements occur side by side.     

一种面向大数据的快速自动聚类算法

针对大数据环境下高维数据聚类速度慢、准确率低的问题,提出了一种面向大数据的快速自动聚类算法(FACABD)。FACABD聚类算法利用谱聚类算法对大数据集进行归一化和列降维,提出了一种新的快速区域进化的粒子群算法(FRE-PSO),并利用该算法进行行降维;然后在降维处理后的数据基础上,引入聚类模糊隶属度基数,自动发现簇的数目,根据类簇数目,采用FRE-PSO算法结合模糊聚类算法快速完成自动聚类。在人工生成数据集和UCI机器学习数据集上的实验结果表明,该算法能够在数据驱动下快速自动聚类,有效地提高了运行速度和精度。