基于LDA改进的K-means算法在短文本聚类中的研究

在短文本聚类的过程中,常发现特征词的稀疏性质、高维空间处理的复杂性.由于微博的内容长度限制和特征稀疏性,特征向量的高维度被执行,导致模糊聚类结果.本文使用了Latent Dirichlet Allocation主题模型,对训练数据进行建模,并将主题术语扩展原始微博的特征,从而丰富了聚类文本特征,提高聚类效果.实验结合K-means和Canopy聚类算法对文本数据进行处理,提出了LKC算法,弥补了K-means算法对初始聚类中心点选取的敏感性,结果实现了更高的精度和聚类F1-measure的测量值.F1值提高了10%,准确度提高了2%.     

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。     

基于快速全局模糊C均值聚类算法的脑瘤图像分割

针对经典模糊C均值聚类算法对初始聚类中心过于敏感的缺陷,提出一种快速全局模糊C均值聚类算法.该算法采用分阶段动态递增的方式选取初始聚类中心,避免了随机化设置导致的聚类结果稳定性差问题.实验分析表明,改进后的模糊C均值聚类算法在脑瘤图像分割中的聚类效果较好,多个数据集的聚类准确率也表明,快速全局模糊C均值算法的聚类稳定性明显提升.     

基于蚁群聚类算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C-均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。     

基于PSO的模糊C均值聚类算法

在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.     

基于权重系数模糊C均值聚类

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像。针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中。算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性。实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果。     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

基于泛函序列的模糊C均值算法

在模糊C均值算法的基础上,通过对原有算法进行改进,以达到加快聚类速度的目的。提出了一种使用最速下降法来优化模糊C均值算法的方法。从传统的模糊C均值算法中推导出关于聚类中心的泛函迭代序列,并证明了该序列的收敛性,以及该序列收敛到的不动点是目标函数达到的极值点。而后,使用最速下降法加快该序列收敛速度。最终通过实验结果来验证了理论的可行性。在其迭代过程中,对于越偏离理论聚类中心的点,下降趋势比传统模糊C聚类算法就越明显。     

模糊C均值聚类算法在识别中的应用研究

本文描述了聚类理论及模糊C均值算法,提出模糊C均值算法在识别中的应用算法,并指出该算法的优点和需要改进之处.     

一种改进的模糊C均值图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)图像分割算法效率较低和分割结果对噪声敏感等问题,提出了一种改进的模糊C均值图像分割算法,可以有效地根据图像灰度分布信息选取初始聚类中心,同时充分考虑了邻域像素对于聚类的影响.结果表明,该算法能够根据图像特征自动初始化合适数量的近似聚类中心,对噪声图像具有较好的分割效果.     

鲁棒的模糊C均值和点云双边滤波去噪

提出了一种将模糊C均值(FCM)聚类算法与双边滤波方法结合进行三维点云数据的去噪算法.该算法首先用模糊C均值聚类算法对大尺度噪声进行去除,并对小尺度噪声进行一定程度的光顺;然后用点云双边滤波器对小尺度噪声进行光顺.该算法将噪声分成大尺度和小尺度分步处理,不需迭代计算,提高了计算效率,也避免了光顺过程中产生过光顺问题.实验结果表明,本文方法可以在较好地保留尖锐特征的同时,有效地去除噪声.     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

基于改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法

Web文本分类是数据挖掘研究的一个热点问题.针对文本向量维度过高的特点,提出一种改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法,该方法利用模糊C均值聚类算法对文本特征向量进行简化、抽取,引入自适应遗传算法优化RBF神经网络的权值,构建RBF网络集成模型对文本进行分类.实验结果表明,该方法具有更高的分类效率和正确率.     

空间加权模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高模糊C均值聚类(FCM)算法用于图像分割时对噪声的鲁棒性,在FCM算法中引入了图像像素的邻域约束,提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。首先根据邻域像素的模糊隶属度函数值,定义像素分类标记的局部先验概率,然后将该局部先验概率融入标准的FCM算法的目标函数中,从而提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。仿真实验通过合成图像和真实图像验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及3层BP(Back Propagation)神经网络分类模型对同一组管道泄漏检测实验数据进行处理.对比实验结果证明,基于粒子群优化的模糊C均值算法其性能优于传统的模糊C均值算法和3层BP神经网络,将其模型应用于长输管道泄漏检测的方案可行.     

基于模糊改进聚类分析的数据挖掘模型

针对对海量数据库中的大数据进行优化挖掘,可以提高数据特征的提取和检测能力.传统方法采用模糊C均值聚类的数据挖掘算法,当数据在层次聚类过程中空间特征的相似度差异性较小时,数据挖掘的准确度不高.提出一种基于粒子群混沌差分训练对模糊C均值聚类算法进行改进,建立数据挖掘优化模型.首先提出了数据聚类据挖掘模型的总体构架,采用非线性时间序列分析方法进行数据信息流拟合,对数据信息流进行高阶累积量特征提取,采用粒子群混沌差分训练实现模糊C均值聚类算法改进.以改进的模糊聚类算法对提取的高阶累积量特征进行聚类分析,以分析结果为依据对数据挖掘模型进行优化.仿真结果表明,该数据挖掘模型能有效实现海量数据的优化聚类和特征提取,数据挖掘的精度较高,性能较好,避免挖掘过程陷入局部收敛.     

基于BA的模糊聚类算法研究

模糊C均值聚类具有较广泛的应用,但该聚类算法本身存在容易陷入局部最优、对初始值敏感的缺点．本文提出基于蝙蝠算法与模糊c均值算法相结合的BAFCM聚类算法,并通过数值实验对比,说明BAFCM聚类效果优于FCM、PFA．     

模拟退火算法在粮虫图像分割中的应用

将基于模拟退火算法的改进模糊C均值聚类应用到储粮害虫图像分割中.针对模糊C均值聚类算法中计算量大和易陷入局部最优的问题,引入模拟退火算法,开始时以较快的速度找到最优区域,最终找到全局最优解,可以提高收敛速度和计算的精度.Matlab仿真实验表明该算法在储粮害虫图像分割中比模糊C均值聚类更有效.