覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法，给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法——覆盖聚类算法，给出了该算法的具体步骤，并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较，证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

自适应模糊辨识中关于模糊最近邻聚类学习算法的一种改进

分析了一种基于模糊最近邻聚类的自适应模糊辨识方法,从模型简化的思想出发提出一种改进方法,并通过实例仿真证实了改进方法的优越性。最后引入Ｂｅｚｄｅｋ的聚类评价指标对两种聚类结果的有效性进行评判,从理论上证明了改进方法的优点及可靠性。     

MAX—t1范数聚类算法的改进

给出了关于传递闭包模糊聚类算法与在t1范数下利用模糊矩阵聚类方法的一些理论结果，同时解决了在t1范数下利用模糊矩阵聚类的方法中难于确定等价类的问题，从而给出了一种基于t1范数的聚类算法与应用结果。最后给出了基于max—t1范数与max—t3范数下利用模糊矩阵聚类方法间关系的讨论。     

基于遗传算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

模糊球壳聚类(FCSS)算法广泛地应用于模式识别与机器学习等领域。由于其采用基于梯度法和交替寻优策略,对初始化比较敏感,容易陷入局部极值点,从而影响聚类效果。将现代全局优化方法之一的遗传算法(GA)与FCSS算法相结合,得到一种新的球壳聚类算法GA-FCSS。数值实验表明:新方法对球壳形数据有令人满意的聚类效果。     

一个高效的模糊分裂聚类算法FSC

本文首先给出作者提出的模糊分割的形式定义.在此基础上我们对模糊 c-means 算法进行了修正,提出了模糊分裂一聚类算法:FSC.这个算法能自动确定聚类数目 c;与模糊 c-means 算法相比,FSC 算法还大大地提高了运算速度.我们认为 FSC 算法具有极大的实用价值.     

模糊聚类算法在汉语文本聚类中的应用

应用一种新的分词算法对汉语文本进行分词，该算法具备不使用词典和语法知识、不使用汉语词法规则、无监督等特点。采用模糊聚类算法对汉语文本进行聚类，该模糊聚类算法优于普通的聚类算法，聚类结果能充分体现汉语文本的多样性和大量性的特点。     

结合Total-Bregman距离的模糊聚类算法

模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法是一种常用的基于目标函数最小化的聚类算法。目前已经提出了相当数量的聚类算法是对模糊C均值聚类算法的改进,例如AFCM算法、GK算法等。对最近发表的基于Bregman距离的模糊聚类算法进行了改进,通过在FCM模糊聚类框架中引入Total-Bregman距离提升了聚类算法的聚类性能。同时对基于Total-Bregman距离的模糊聚类算法的收敛性质进行了理论分析。实验部分对来自UCI数据库的几个数据集进行了聚类,证明了算法的有效性和收敛性。     

模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现

传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇.然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起.给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加了去除掉空簇的步骤,解决了上述很难将非常接近的类聚到一个簇中的问题.另外,为便于选出最优结果,在递归之后又添加了计算聚类有效性的步骤.最后用Java实现了该算法并在数据集上进行了实验,证实了改进方法的有效性.     

数据挖掘中变量聚类方法的应用研究

讨论了变量聚类方法中相同类型变量相似性测度方法,首次提出一种关于混合变量间相似性测度的方法。并将基于变量的聚类分析和模糊聚类结合起来,为解决数据挖掘中基于变量聚类问题提供了有效的分析工具。最后给出一个应用实例。     

基于信息熵的FCM聚类算法

针对模糊聚类存在的数据收缩问题的不足,提出了一种改进现有模糊聚类算法的方法,并进行仿真实验研究.模糊C-均值(FCM)算法主要通过目标函数的迭代优化来实现集合划分,以信息熵作为模糊C-均值算法的约束条件,给出改进算法的推导过程,得出改进后的模糊C-均值算法的隶属度和聚类中心,实现了模糊C-均值的改进算法.实验结果可以表明,改进的模糊C-均值算法是有效的,能够表现出比模糊C-均值算法更好的性能,在实际应用中可以取得较好的聚类效果.     

一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法

针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚类,有效地克服了模糊C-均值聚类的不足,同时增强了萤火虫算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地收敛于全局最优解,具有较好的聚类效果。     

自适应模糊逻辑系统的聚类学习算法研究

基于模糊逻辑系统一般数学模型，利用最近邻聚类学习算法对样本数据进行自适应分组，并对系统进行训练，从而使模糊逻辑系统具有自学习功能。     

粒子群模糊聚类算法在入侵检测中的研究

目前模糊C均值聚类算法广泛应用于入侵检测算法中,但是存在聚类数目难以确定,目标函数的局部极小点使得算法容易陷入局部最优的现象,影响入侵检测的准确率。鉴于此,文中提出一种基于粒子群算法的模糊聚类算法,引入PSO全局搜索能力和粒子翻转变异操作,避免传统C均值聚类算法对孤立点敏感,容易陷入局部最优,过早收敛的问题。最后通过实验结果表明,新算法检测率明显优于C均值聚类算法,能很好地应用于目前入侵检测系统之中。     

关于模糊C-均值（FCM）聚类算法的改进

针对模糊C-均值（FCM）聚类算法的容易收敛于局部极值的不足,提出了一种改进的模糊FCM聚类算法,此新算法在聚类中心选取和优化过程中进行了充分的考虑,是一种用于确定最佳聚类数的聚类算法,并且利用了分阶段思想,结合动态直接聚类算法和标准聚类算法,来尽量避免模糊C-均值（FCM）聚类算法的不足。新算法与传统（FCM）聚类算法方法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,在准确度上也有较大的提高,具有很好的实际应用价值。     

结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标及应用

模糊聚类方法可以更有效地对复杂数据集进行分析,由于模糊聚类算法的种类繁多且聚类结果会随着输入的聚类个数的不同而改变,使得模糊聚类算法产生的结果不准确,因此,要获得准确的聚类结果必须确定模糊聚类个数k.目前已有的研究主要是利用多种模糊聚类有效性指标来确定最优聚类个数k,但是诸如SSD,PBM等模糊聚类指标会随着划分的聚类个数k的增加而单调递减,导致聚类个数k不准确.为此,文中提出了一种结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标(A Validity Index of Fuzzy Clustering Combined with Multi-obj ective Optimization Algorithm,OSACF),将模糊聚类度量指标与多目标优化算法(Multi-Obj ective Optimization Algorithm,MOEA)相结合来解决聚类最优个数k的问题.与使用聚类有效性指标不同,OSACF通过建立聚类个数k与聚类度量指标之间的双目标模型并使用MOEA优化该双目标模型来确定最优聚类个数k,避免了聚类有效性指标趋于单调递减的影响.另一方面,OSACF使用形态形似距离替代传统的欧氏距离度量,避免了聚类形状对计算聚类k值的影响.实验结果表明,OSACF结合MOEA得到的最优模糊聚类个数k比已有的聚类有效性指标获得的结果更准确.     

软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法的研究

讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,提出一种软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成,将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值,从而提高模糊C-均值聚类算法的收敛速度,这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊C-均值聚类算法比模糊C-均值算法迭代调整过程短,收敛速度快,聚类效果好。     

神经模糊系统中模糊规则的优选

提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统，该系统采用两级聚类算法（改进的最近邻域聚类算法和Gustafson-Kessel模糊聚类算法）对输入／输出数据进行模糊聚类，并由模糊聚类的划分熵确定最优划分，建立模糊模型，模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明，这种神经模糊系统具有结构简单、规则数少、学习速度快以及建模精度高等特点。     

快速Fuzzy聚类算法研究

本文在Fuzzy分割的表式定义基础上，提出依据原始数据自动生成初分类阵后，通过类内分范数|U^(1 1-U^(t)|和分类相似标准P，自动地判别分类数目C和C的最佳划分，与原有典型Fuzzy聚类算法相比其计算速度快，可自动计算聚类数目，使用方便，有较强的实用价值。     

一种基于属性的模糊聚类算法及其应用研究

运用模糊集理论，对基于属性的模糊聚类从概念、原理、算法等方面做了深入的论述，最后给出了一个应用实例，实践证明该算法是有效的。