一种基于黑洞算法的模糊C均值文本聚类方法

FCM算法应用于文本聚类时,由于初始聚类中心点选择的随机性,以及容易陷入局部最优的问题,导致文本聚类效果较差.为了提高FCM算法的聚类精度,提出了采用黑洞算法寻找FCM最优初始聚类中心的方法.黑洞算法是一种启发式优化方法,在FCM初始聚类中心寻优的过程中,始终保持黑洞为全局最优解,最终发现FCM的最优初始聚类中心.实验结果表明,基于黑洞算法的FCM文本聚类方法可以解决FCM算法对初始中心点敏感和容易陷入局部最优的问题,聚类精度明显提高.     

改进遗传算法在模糊文本聚类中的应用研究

在分析了传统模糊聚类FCM算法和基于遗传聚类算法优点和不足的基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的改进遗传聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及标准遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,并将该算法用于文本聚类,实验表明该算法是有效的。     

基于人工蜂群的模糊聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法存在容易陷入局部极小值、对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出一种基于人工蜂群(ABC)的模糊聚类算法(ABFM).该算法引入全局寻优能力强的人工蜂群算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点.实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好.     

基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究

针对模糊C均值聚类（FCM）算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇（非凸）采用加权FCM算法分割成多个小类（冗余类）,从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点．由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果．以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷．     

基于分层聚类的FCM算法

为了更好地实现聚类,在分析分层聚类和FCM算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法。改进算法将分层聚类和FCM聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一初始聚类结果,然后应用FCM聚类算法重聚类。实验结果表明,改进算法较原传统的聚类算法,不但算法执行速度较快、效率较高,而且聚类效果也较好。     

基于BFO-FCM聚类算法的排水管网监测点优化

为了克服FCM算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺陷,本文提出一种基于BFO的FCM聚类算法.即引入BFO求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解.将该算法用于排水管网监测点优化,实验结果表明,该算法可以快速、有效的优选监测点.     

基于GA与PSO并行的模糊聚类算法

针对FCM算法不足,提出一种改进的模糊聚类算法:基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)并行的模糊聚类算法.实验结果表明,该算法比单基于GA或者PSO的模糊聚类有较好分类正确率与稳定性,有效克服了传统FCM算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题.     

基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计

欠定盲源分离问题中,针对传统FCM算法(fuzzy C-means,FCM)需要预先设定聚类数目和初始聚类中心,以及聚类结果易受噪点干扰的问题,提出一种基于密度结构分析的改进FCM聚类算法,并利用改进后的算法实现混合矩阵估计.这一改进算法首先用OPTICS(ordering points to identify the...     

FCM聚类算法与改进层次聚类算法的结合

模糊c-均值聚类算法(fuzzy C-means 简称FCM)和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法.由于FCM算法对初始聚类中心敏感,并且需要人为确定聚类类别数,这样收敛结果易陷入局部最优解.通过对这两种聚类算法的分析,首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进,然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,最后用FCM算法进行再次聚类,以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数.     

基于生物地理学模糊C均值聚类的图像分割算法

提出了一种基于模糊C均值算法和生物地理学优化算法的混合聚类算法(BBO-FCM).该算法结合了生物地理学优化算法的全局搜索和FCM算法快速局部搜索的特点,利用生物地理中的迁移算子来进行各解之间的信息共享,从而有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优等问题.将BBO-FCM算法用于图像分割,实验表明,新算法的聚类效果评价指数更好,聚类效果明显优于原始的FCM算法.     

数据挖掘技术中聚类算法的探索与研究

文章在对各种聚类算法深入分析的基础上,尤其在对基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于划分的聚类算法深入研究的基础上,提出了一种改进基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点,而且具有近似线性的时间复杂性,因此适合对大规模数据的挖掘。     

一种基于空间邻接关系的聚类算法及实现

空间聚类分析是空间数据挖掘的一种方法,空间聚类分析能从空间数据库中直接发现一些有用的聚类结构。在此引入了一种基于邻接关系的空间聚类算法,该算法可以实现对空间复杂地理对象的聚类分析。在具体的模拟试验中,利用该算法可以将相邻的并且符合选取条件的空间目标聚类成一类。     

基于局部密度离群点检测k-means算法

针对数据集的聚类过程容易受到离群值的影响这一问题,提出了局部密度离群值检测k-means算法,即先对数据集使用局部密度离群值检测方法检测离群值,先把离群值去除,再进行k-means聚类,算法的有效性通过Davies-Bouldin指标(DB)、Dunn指标和Silhouette指标进行评价,在人工生成的数据集与UCI数据集上验证,去除离群值,再使用k-means算法得到的聚类结果相比原始数据集进行k-means算法聚类结果较好,并且用在疫情数据分析上,对安徽省、北京市、福建省、广东省等24个省、市、自治区2020年2月18日新型冠状病毒肺炎确诊人数进行聚类分析,得到的去除离群值在使用k-means算法相比原始数据集进行k-means算法聚类结果较好,该结果能帮助更好地在实际中怎么去做决策以及更好地降低经济损失。     

一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.     

一种简单有效的基于密度的聚类分析算法

对数据挖掘中基于密度聚类的相关概念和算法进行了讨论,对OPTICS(O rdering Pointers to Iden-tify the C lustering Structure)算法聚类分析的正确性给以了证明。以DBSCAN,OPTICS为基础,提出了一种基于密度的简单有效的聚类算法。新算法主要在ε-邻域查询和种子队列的更新两个方面作了改进,给出了一种简单、效率较高的邻域查询方法-哈希表法,即对整个数据集合或部分数据作网格化处理。测试结果表明新算法能够有效地对大规模数据进行聚类,效率较高。     

基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k—means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。     

一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法

结合遗传算法和K均值聚类算法的优点,提出一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法.将遗传算法的编码方法、初始化、适应度函数、选择、交叉和变异等较好地应用于聚类问题,不仅解决了K均值聚类算法中K值难以确定、对初始值敏感以及遗传算法存在收敛性差和容易早熟的缺点,而且实现了聚类中心的优化选择、K值的自动学习和基因的自适应变异等...     

基于模拟退火算法对K-means聚类算法的优化

K-means聚类算法是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点,该算法是基于划分的聚类分析算法.目前这种算法在聚类分析中得到了广泛应用。本文将介绍K-means聚类算法的主要思想,及其优缺点。针对该算法经常陷入局部最优,以及对孤立点敏感等缺点,提出了一种基于模拟退火算法的方法对其进行优化,可以有效地防止该算法陷入局部最优的情况。     

基于后缀树的网页聚类算法性能改善研究

网页聚类技术是快速定位搜索引擎返回结果中用户最需要资料的方法。基于后缀树聚类算法是利用网页集中共享的短语来对网页集进行聚类。本文研究怎样充分利用后缀中的共享短语之间的关系提高后缀树性能的方法。