基于减法聚类改进的模糊c-均值算法的模糊聚类研究

针对模糊c-均值(FCM)聚类算法受初始聚类中心影响,易陷入局部最优,以及算法对孤立点数据敏感的问题,提出了解决方案:采用快速减法聚类算法初始化聚类中心,为每个样本点赋予一个定量的权值,用来区分不同的样本点对最终的聚类结果的不同作用,为提高聚类速度采用修正隶属度矩阵的方法,并将算法与传统的FCM相比.实验结果表明,该算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方法相比,迭代次数少、收敛速度快、具有较好的聚类结果.     

模糊c-均值算法和万有引力算法求解模糊聚类问题

针对单纯使用模糊c-均值算法(FCM)求解模糊聚类问题的不足,首先,提出一种改进的万有引力搜索算法,通过一定概率按照不同方式对速度进行更新,有效增大了种群的搜索域.其次,提出了模糊万有引力搜索算法(FG-SA).最后,在模糊万有引力搜索算法(FGSA)和模糊c-均值算法(FCM)的基础上,提出了一种新算法(FGSAFCM)来求解模糊聚类问题,有效避免了单纯使用模糊c-均值算法时对初始值敏感且易于陷入局部最优的缺点.采用目标函数和有效性评价函数作为评价标准,选取10个经典数据集作为测试数据,实验结果表明,新算法比单一的模糊c-均值算法有更高的准确性和鲁棒性.     

基于减法聚类与改进的模糊C-均值聚类算法的说话人识别方法的研究

提出一种将减法聚类与改进的模糊C-均值聚类相结合并用于说话人识别的方法．该方法将从语 音信号中提取的Mel 频率倒谱系数及其差分作为特征参数;用减法聚类算法初始化聚类中心,再用改进的模 糊C-均值聚类算法进行修正,形成码本．识别时,对每一个待识别语音进行模糊聚类识别．仿真结果表明,该 方法比改进的模糊C-均值聚类算法识别率高,具有较好的鲁棒性,且计算比较简单．     

融合减法聚类与C-均值聚类的目标定位方法

视频运动目标的检测与定位是视频监控系统的主要技术之一。针对现有视频监控系统目标定位过程在目标被浅度遮挡或存在噪声时定位不准确的问题,提出了一种新的视频运动目标定位方法。采用减法聚类、聚类有效性函数与加权模糊C-均值聚类方法相结合。首先利用减法聚类,获得初始聚类中心,再通过加权模糊C-均值聚类算法对视频运动进行目标定位,避免了算法陷入局部最优而获取了全局最优。然后引入聚类有效性函数,获得视频序列中目标的最佳个数。仿真结果表明,改进方法对存在噪声或野点的情况具有较好的鲁棒性,并可以在不需要人为给定待检测图像目标个数的情况下,对存在浅度遮挡区域的目标进行准确定位。     

基于遗传算法的一种c-均值聚类算法研究

用遗传算法进行c-均值聚类可以在一定程度上避免c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计GCM算法的编码、选择、配对交叉、变异等步骤;考虑到GCM算法实现时的效率和开销,对GCM算法进行了改进。测试数据实验表明采用GCM算法的结果95%以上能够取得全局最优解,远远超过采用HCM算法取得全局最优解的次数。     

基于模糊熵的聚类有效性函数

模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度本文将模糊熵应用于聚类有效性的判决,指出用于聚类有效性判决的划分系数是一个基于模糊熵的判决标准.通过几个数据对不同模糊熵公式的判决功能进行了比较实验.     

基于核的模糊聚类算法

在聚类分析中,模糊c-均值算法是应用最广泛的聚类算法之一,针对该算法对初始化敏感,容易陷入局部极小点的缺点,论文提出了一种基于核的模糊聚类算法。在算法中将核方法与模糊可能性算法相结合,将模糊c-均值算法结果作为初始中心,放松了对隶属度归一化的条件,对噪声有更好的处理能力。IRIS数据和人造数据的实验结果表明该算法的有效性。     

利用多进制小波变换和模糊c-均值聚类进行纹理分割

提出了一种基于多进制小波变换的多纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割,获得了较好的实验结果。     

图像分割的快速模糊c均值聚类算法

提出了一种快速有效的图像模糊c-均值(FCM)聚类分割方法。该方法一方面通过特征映射减少数据量,另一方面通过调整算法的计算步骤以减少迭代过程的存储量,从而大大缩短图像分割的运行时间。应用于图像分割的实验结果表明新算法在保持原有FCM分割效果的同时大大缩短了CPU时间。     

基于密度峰值优化的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法和基于K-means++优化聚类中心的模糊C均值算法存在初始聚类中心敏感、聚类速度收敛慢、聚类算法需要人为给定聚类数目等缺陷,受密度峰值聚类算法（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP）的启发,提出了基于密度峰值算法优化的模糊C均值聚类算法,自适应产生初始聚类中心,确定聚类数目,并优化算法收敛过程。实验结果表明,改进后的算法与传统模糊聚类C均值算法相比能够准确地得到簇的数目,性能有明显的提高,并加快算法的收敛速度,达到相对更好的聚类效果。     

基于遗传算法的模糊聚类分析

模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明：该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好。     

基于WSVR和FCM聚类的实时寿命预测方法

针对产品的性能退化轨迹呈现为非线性特性, 且个体的性能退化数据为小样本的情形, 为了充分利用同类产品的性能退化数据进行特定个体的实时寿命预测, 从研究退化轨迹相似性的角度出发, 提出一类基于小波支持向量回归机 (Wavelet support vector regression, WSVR)和模糊C均值(Fuzzy c-means, FCM)聚类的实时寿命预测方法. 该方法分为离线和实时两个阶段: 离线阶段先采用WSVR对同类产品的性能退化数据进行规范化处理, 接着对规范化数据进行FCM聚类, 然后,基于WSVR建立各聚类中心的退化轨迹模型;在实时阶段,针对特定个体的历史测量数据是否规范化,分别提出两种实时退 化轨迹建模和寿命预测方法——隶属度加权法和误差加权法. 最后, 通过两个实例分析验证了所提方法的有效性.     

HSI颜色模型下基于空间信息的FCM算法

针对提花毛皮样片的花型识别技术,在HSI颜色模型下提出了一种基于空间信息的FCM图像分割算法。算法在HSI颜色模型下获得FCM算法的初始聚类中心,并采用了基于空间信息的模糊C均值聚类方法对图像进行分割。经C++编程验证,算法能有效去除花型图像中的噪声,获得较理想的花型识别结果。     

基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测

针对模糊c均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的问题,利用粒子群优化算法的全局优化性能,结合模糊c均值聚类算法,提出基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测方法。该方法可快速得到全局最优聚类,并且有效检测出未知的攻击。实验表明该方法不仅对未知攻击有较好的检测效果,而且具有较低的误报率和较高的检测率。     

基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法

基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。     

基于隶属比的聚类有效性指标

针对模糊聚类需要预知最佳聚类个数的问题,提出了一种新的基于隶属比的聚类有效性指标V_new,首先根据经典有效性指标的设计思路,充分考虑数据集合的隶属度矩阵特征和几何空间分布,通过重新定义类内距和类间距的方式,推导出基本的有效性指标;其次,定义隶属比的概念,放大基本有效性指标的计算值;最后,为了避免隶属比对有效性指标造成过分影响而失去意义,引入分类个数进行抑制. 理论分析和仿真实验表明,通过对相同数据集进行分析处理,与经典的XB指标相比V_xb,新指标V_new具有更高的准确率和可靠性,在类间有重叠数据的情况下也能够做出正确的划分,具有一定的推广价值.     

基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究

提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于荼味信号识剐的方法。该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函教的自动确定，并对模糊加权型推理法进行了改进，在此基础上构枣了一个模糊神经网络模型。通过5种茶味信号识别的仿真实验，表明本文提出方法的有效性。     

基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法

入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线。分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误检率。     

基于模糊聚类的缺损图像的边缘检测

模糊聚类算法(FCM)应用于数字图像的边缘检测已取得了较好的效果。通常情况下要进行检测的图像是完整的,但也存在边缘不完整或模糊的情况,这时原来的FCM算法就难以直接应用。该文提出了不完整数据的模糊聚类算法,对原FCM的算法公式进行了修正,并将其应用到局部域上有缺损的图像边缘检测中。实验结果表明,修正后的算法能较精确地恢复边缘缺损部分的信息,并实现其边缘检测。