基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法

经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出了一种基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法,将可能性聚类应用到模糊聚类中以提高其对噪声或例外点的抗干扰能力;同时,根据不同类的具体特性动态计算样本各个属性特征对不同类别的重要性权值及各个样本对聚类的重要性权值,并优化选取核参数,不断修正核函数把原始空间中非线性可分的数据集映射到高维空间中的可分数据集。实验结果表明,基于样本-特征加权模糊聚类算法能够减少噪声数据和例外点的影响,比传统的聚类算法具有更好的聚类准确率。     

一种核模糊聚类的改进及其在育肥猪出栏中的应用

核模糊聚类算法不适用于含孤立点与噪声点的数据,并且对初始化中心敏感。针对此种情况,结合减法聚类,对样本加权,放宽隶属度归一化条件,提出基于减法聚类的加权核模糊聚类。通过IRIS和WINE数据集证实改进算法比传统的核聚类算法具有更高的健壮性与抗噪性,并将改进后的算法运用在育肥猪出栏中,验证了算法的实用性与可行性。     

特征空间属性加权混合C均值模糊核聚类算法

可能性聚类算法（PCM）通过引入可能隶属关系来提高聚类中心免于噪声干扰的能力,但是其往往趋向找到相同的集群。为了克服PCM算法的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中。提高了算法的抗噪能力。但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。因此提出了一种特征空间属性加权混合C均值模糊核聚类算法WKFM,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的集群转化为高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现含有噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。     

特征逐减的可能性模糊聚类算法

模糊C均值聚类（FCM）和可能性模糊C均值聚类（PFCM）没有考虑样本特征项及每个样本对聚类的贡献程度，存在对噪声较敏感的问题。特征减少的模糊聚类算法FRFCM可剔除数据集中无效特征量，且考虑了剩余特征量的权重，具有更好的聚类性能。对此，在可能性模糊C均值聚类算法（PFCM）的基础上将其与FRFCM算法相结合，提出新的特征逐减的可能性模糊C均值聚类算法（FRPFCM）。该算法解决了PFCM算法参数依赖的问题，且在迭代过程中可自动淘汰无效特征项并更新各特征项对聚类的贡献程度。对人工数据集以及UCI数据集进行测试的结果表明，提出的FRPFCM算法可得到更高的聚类准确率，所需迭代次数更少，算法收敛速度更快。     

一种改进的FCM聚类研究

针对模糊C-均值（FCM）算法在解决各数据样本对聚类中心具有同样影响权重问题的不足以及对噪声和孤立点数据敏感,提出了改进和提高的方法：利用相似关系理论,为每一个样本加一个特征权值,构造加权目标函数,让不同的样本在聚类中起不同的作用,并对欧式距离进行加权,减少少数异常点对确定聚类中心的影响;同时对隶属度函数进行改进,以消除孤立点对聚类结果的影响。实验结果表明改进后的算法比经典FCM具有更好的鲁棒性和聚类效果。     

一种基于核的快速可能性聚类算法

传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算法（Fuzzy C-means,FCM）,而FCM对初始聚类中心敏感,对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值,因而聚类准确率不高。可能性C-均值聚类较好地解决了FCM对噪声敏感的问题,但容易产生一致性聚类。将FCM和可能性C-均值聚类结合的聚类算法较好地解决了一致性聚类问题。为进一步提高算法收敛速度和鲁棒性,提出一种基于核的快速可能性聚类算法。该方法引入核聚类的思想,同时使用样本方差对目标函数中参数η进行优化。标准数据集和人造数据集的实验结果表明这种基于核的快速可能性聚类算法提高了算法的聚类准确率,加快了收敛速度。     

基于马氏距离特征加权的模糊聚类新算法

模糊聚类分析是模糊模式识别中一个重要研究领域,而其中最经典的模糊C均值算法认为样本矢量各特征对聚类结果贡献均匀,没有考虑不同的属性特征对模式分类的不同影响,在处理属性高相关的数据集时,该算法分错率增加。针对这些问题,提出了一种基于马氏距离特征加权的模糊聚类算法,利用自适应马氏距离的优点对特征加权处理,对高属性相关的数据集进行更有效的分类。实验证明该方法的可行性和有效性。     

基于混合核函数的可能性C-均值聚类算法

针对传统的模糊C-均值算法对于非球形分布的数据聚类效果不理想且易受到噪声数据的影响,利用可能性C-均值算法具有良好的抗噪声性能,将混合核函数引入到该算法中,提出了一种基于混合核函数的可能性C-均值(HKPCM)聚类算法。该算法将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间(核空间)中,使得样本变得线性可分,然后在核空间中进行聚类。实验结果证实了HKPCM算法的可行性和有效性。     

一种基于属性加权的快速聚类算法

传统的聚类算法通常将样本间的距离作为相似度的划分标准,因此距离计算方式的选择对于聚类的结果至关重要.但是传统的距离计算方法忽略了不同数据属性特征对聚类的影响.为了解决此问题,论文结合K-means提出了一种基于属性加权的快速K-means算法FAWK.首先,定义了一个反映属性特征差异的离散度函数对属性特征进行加权;其次,根据加权属性特征计算数据属性间的距离,并将所有属性的加权属性距离求和作为样本间的相似性距离;然后,将加权属性距离作为FAWK算法的划分标准对数据进行聚类;最后,将论文算法与现有方法在8个UCI数据集和LAMOST恒星光谱数据集进行实验测试与分析,实验结果表明FAWK算法具有迭代次数少、运行时间短、聚类结果准确率高且更接近真实数据集划分情况的特点.     

核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法

为了减小噪声点对聚类中心的影响,可能性聚类算法(PCM)把可能隶属关系引入到聚类的过程中,但是其往往趋向找到相同的集群。PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。针对上述问题,提出了一种核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法,该算法通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的群体转化成高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现融入噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。     

基于核的可能性聚类算法

针对模糊C-均值算法聚类分析时的缺陷，采用能够较好地处理噪音和孤立点的可能性聚类算法，并将核学习方法的思想应用于可能性聚类算法中，提出一种基于核的可能性聚类算法。该方法利用Mercer核将观察空间的待分类样本点经过一个非线性映射后，映射到一个高维的核空间，突出不同类别样本之间的特征差异，使得原来线性不可分的样本点在核空间中变得更加线性可分，从而更好地聚类。经仿真实验表明，基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果，且算法能够很快地收敛。     

一种改进的可能模糊聚类算法*

通过分析FCM、PCM、IPCM和PFCM等流行的聚类算法和它们在噪声环境下所面临的问题,提出一种概率模糊聚类新算法（SWPFCM）,该算法结合样本加权和一种适用于噪音环境下的初始化聚类中心的方法,可以有效地消除噪声对聚类结果的影响。实验表明,SWPFCM算法具有处理大量噪声数据的能力,但对于没有噪声或噪声很少时,效果不明显,当目标样本集中出现噪声时,使用SWPFCM算法聚类将会得到满意的聚类结果。     

核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。     

基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类

针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结合一种简单的核参数选择方法实现数据分类。理论分析和实验结果表明,与模糊核聚类算法及成对约束的竞争群算法相比,该算法具有更好的聚类效果。     

基于小波去噪和改进的FCM算法的基因表达数据分析

模糊c均值算法是一种局部搜索迭代法,易陷入局部最小解,而且算法未考虑样本对聚类的贡献程度。针对传统的模糊c均值(FCM)算法的不足和基因表达数据高噪声的特点,提出了一种基于小波变换和改进的FCM聚类模型,最后将该模型应用于白血病基因数据分析。根据Xie-Beni指数,在没有先验知识的条件下,确定了最佳聚类个数。为了体现文中提到的算法对样本聚类的准确性,本文分别采用传统的FCM聚类算法和分层聚类的方法在同样的试验条件下进行试验。样本聚类的结果表明:该方法能得到高准确度的样本分型结果。     

动态加权模糊核聚类算法

为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法.该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据.仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性.     

基于核的非凸数据模糊K-均值聚类研究

将模糊K-均值聚类算法与核函数相结合,采用基于核的模糊K-均值聚类算法来进行聚类。核函数隐含地定义了一个非线性变换,将数据非线性映射到高维特征空间来增加数据的可分性。该算法能够解决模糊K-均值聚类算法对于非凸形状数据不能正确聚类的问题。     

一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法

针对现有鲁棒图形模糊聚类算法难以满足强噪声干扰下大幅面图像快速分割的需要，提出一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法。该算法将欧氏空间样本通过核函数映射至高维空间；采用待分割图像中像素邻域的灰度和空间等信息构建线性加权滤波图像，对其进行鲁棒核空间图形模糊聚类；并引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的二维直方图信息，获得鲁棒核空间图形模糊聚类快速迭代表达式。对大幅面图像添加高斯和椒盐噪声进行分割测试，实验结果表明:本文算法相比基于图形模糊聚类等分割算法的分割性能、抗噪鲁棒性和实时性有了显著提高。