基于矩阵特征值分析的模糊聚类有效性指标

许多有效性指标已经被提出量化地估计和评价模糊聚类算法对于给定数据集的划分结果.但是由于不合理的结构和极大的时间耗费,迄今这些有效性指标几乎都无法满足应用的一般性需求.为此,提出一个基于Gerschgorin圆盘定律估计的聚类有效性指标来估计模糊聚类的类数.先由模糊聚类划分的结果得到一个相关性矩阵,接着求出该矩阵的所有特征值和特征向量,然后基于经典Gerschgorin圆盘定律估计最优的类数.为了检验提出的指标在模糊聚类中的有效性,把模糊聚类算法应用到带有不同特征的3个人工数据集和3个真实的数据集,并比较提出的指标和2个最常用的模糊聚类有效性指标.实验结果证明了所提出的有效性指标能够发现被聚类数据集的固有结构,从而得出更加准确的类数.     

基于模糊聚类的绿色工艺评价样本分类方法

针对绿色工艺评价样本具有不确定性、多维性以及量纲差异大的特点,为实现样本的合理分类,提出一种基于核的模糊可能性聚类新算法.该方法将核模糊聚类算法、可能性聚类算法和减法聚类算法相结合,以提高聚类的准确率;使用聚类有效性指标作为分类条件,自适应确定最佳分类数.仿真实验结果表明,该算法具有较好的有效性和鲁棒性,并将该算法运用在绿色工艺评价样本分类中,得到了较好的分类效果,验证了算法的实用性.     

飞机生存力评价指标之间相关性的解决策略

针对以往构建的生存力评价指标体系中评价指标的合理性缺乏考证的问题,提出了评价指标之间潜在相关性的处理方法。以文献中的生存力数据为例,首先采用模糊聚类的方法,在不同置信水平下把原有的10个评价指标重新分类,依据定义的有效性指标选择出有效性最高的分类结果为4类;对新的4个综合评价指标进行因子分析,验证了模糊聚类的结果,并得到了新指标与原指标的数值关系。结果表明,相较于原指标体系,新指标体系简单有效，聚类方法合理,聚类效果良好。该方法可以用于生存力评价指标体系的构建。     

基于有效性指标的聚类算法选择

为数据集选择合适的聚类算法是获得高质量聚类结果的前提和保障.提出了基于有效性指标的聚类算法选择方法,通过对不同聚类算法的聚类结果的质量评价为数据集选择最适合的聚类算法.该方法的优点是在对数据集的情况了解甚少的情况下,也能有效地保障聚类质量.实验结果表明本文方法十分有效,为实验数据集正确选择出最适合的聚类算法,并获得了高质量的聚类结果.     

基于模糊聚类算法的多配送中心选址优化方法

为了优化二级设施物流网络中多配送中心的选址操作,提取了影响配送中心选址的主要因素,建立了一种综合评价指标体系.首先,将语言变量值用三角模糊数表示,对备选配送中心进行综合评价；然后,采用区间数优度函数法将二级准则指标集成到一级准则指标上,以集成后的方案评价指标值作为模糊聚类算法的输入进行聚类操作,并设计了聚类有效性指标以用于判断聚类结果合理性；最后,应用TOPSIS方法对各类内的备选址进行排序,以确定选址位置及数量.实例验证表明,当隶属度数值取0.740 2时,得到最小的聚类有效性指标为2.43.依据该操作可将备选配送中心分成4类进行逐类选址,选址结果合理且较其他方法更具有优越性.因此,该方法能够更有效地解决多配送中心选址问题.     

用于动态心电波形聚类评价的Hausdorff策略

研究了动态心电信号的波形形态特点,提出了聚类质量有效性评价的Hausdorff策略,该策略通过类内相似度描述的相关数据的自然结构来计算并评价聚类结果的质量.通过采用MIT-BIH提供的标准心律失常数据库进行实验,实验结果和分析表明Hausdorff策略的评价结果与实际的数据分类状况呈线性相关,适用于动态心电波形聚类结果的有效性评价.     

基于PSO的WFCM算法研究及其在医保欺诈行为发现中的应用

【目的】在没有先验知识的前提下,采用基于粒子群优化算法(PSO)的加权模糊C-均值(WFCM)聚类算法,从30多万条记录的医疗保险数据中挖掘出疑似医疗保险欺诈的记录。【方法】首先,引用改进的欧式距离、相似性函数以及交叉熵函数并通过PSO算法极小化交叉熵函数,对属性权重进行分析;其次,选取Calinski-Harabasz(CH)有效性指标,展开聚类有效性的研究;然后,基于数据预处理的结果将数据运用于PSO算法,不断更新得到各属性的权重,并运用聚类有效性评价中的CH有效性指标来动态估计最佳聚类个数,提高FCM聚类的速度;最后,将属性权重和最佳聚类数应用于FCM聚类算法,根据隶属度矩阵聚类得到疑似医疗保险欺诈结果。【结果】基于上述研究方法,本研究根据最后的隶属度矩阵来进行聚类分析。【结论】将优化的权重应用于加权FCM聚类算法与聚类有效性评价,既提高了聚类算法的高效性,又避免了主观评价对分类的影响。     

一种自适应AP算法的matlab实现

AP算法是Fey BJ.等人提出的一种聚类算法.与传统的K均值聚类算法相比,AP算法不需要选择初始的聚类中心点,因此,聚类结果更客观.但AP算法中相似度矩阵对角线上的偏向值需要人为设定,而这个值会影响到聚类数目;另外,当AP算法发生震荡时,算法无法自动退出震荡.为解决AP算法中的振荡问题及相似度矩阵对角线上元素值的确定问题,王开军等人提出了自适应AP算法,逐步改变偏向值p,得到不同的聚类结果,再根据聚类结果的Silhouette指标,找出最好的Silhouette指标对应的偏向值及聚类结果.当震荡发生时,逐步增加阻尼因子?值,直到算法退出震荡.使用MATLAB实现了自适应AP算法和Silhouette评价指标,为后续的研究工作打下基础.     

基于客户点多重特性的车辆路线优化

针对传统车辆路线优化研究在对客户点商品需求特性方面存在的不足,提出了先基于客户点多重特性进行聚类分析后进行线路优化的思想.首先,将语言变量值用梯形模糊数表示,对客户点和二级准则指标进行综合评价;其次,采用模糊集成方法将二级准则指标集成到一级准则指标上,将集成后的一级指标属性值拆分为4个分属性值参与聚类算法计算,并通过设计的聚类有效性指标选取合理的聚类结果;然后,应用模糊TOPSIS方法计算各类内的客户点优先级权重;最后,构建了客户点被选择服务的评价函数式,并与动态规划方法结合进行线路优化.文中还通过实例对所提方法的有效性进行了验证,并与现有方法进行了对比.结果表明,文中方法优于单纯以距离和客户点优先级权重为测度单位的方法,线路优化结果合理,并能应用到存在大规模客户点的车辆路线优化问题中.     

工程伪装效果的灰色聚类决策评判

为解决工程伪装效果等级和优劣排序的问题,基于伪装效果评价指标既有定量的,也有定性的特点,提出了基于灰色系统理论的灰色聚类决策方法.采用等测度法解决了聚类指标意义、量纲不同且不同指标的评价值在量纲上悬殊较大的问题.以光学伪装效果为例,通过判定选定样本所属灰类等级来确定工程伪装效果的评判等级,以计算比较综合决策测度,得到其优劣的综合排序.通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

降雨空间分布的模糊熵聚类分析

为了提高降雨量插值精度,充分挖掘降雨变量信息,利用模糊熵聚类分析算法,对流域内雨量站进行模糊熵聚类研究,通过基于可能性分布和距离判定的聚类有效性函数确定模糊熵系数和聚类数,从而得到模糊聚类结果,改进原有的插值方法。以淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站雨量数据,分别在一般情况下和模糊熵聚类情况下做交叉验证,结果显示,模糊熵聚类分析在反距离平方插值法中对降雨精度有所提升。     

分类属性数据聚类算法HABOS

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩。该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导。针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法( heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标( clustering validation index based on sparse feature dissimilarity, CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取。 UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性。     

Adaptive spectral clustering ensemble selection via resampling and population-based incremental learning algorithm

In this paper,we explore a novel ensemble method for spectral clustering.In contrast to the traditional clustering ensemble methods that combine all the obtained clustering results,we propose the adaptive spectral clustering ensemble method to achieve a better clustering solution.This method can adaptively assess the number of the component members,which is not owned by many other algorithms.The component clusterings of the ensemble system are generated by spectral clustering(SC) which bears some good characteristics to engender the diverse committees.The selection process works by evaluating the generated component spectral clustering through resampling technique and population-based incremental learning algorithm(PBIL).Experimental results on UCI datasets demonstrate that the proposed algorithm can achieve better results compared with traditional clustering ensemble methods,especially when the number of component clusterings is large.     

无线传感器分簇网络实验系统设计

针对无线传感器网络分簇算法验证,设计了分簇网络实验系统。系统中无线网络节点计算能量消耗,通信报文传输节点消耗能量值和分簇节点标记,主机节点依据数据实时绘制分簇网络结构和能量消耗分布图,并计算总消耗能量,对分簇算法进行评估。系统经试用,对分簇算法设计与优化有重要的作用。     

基于模糊聚类算法的有效性指标

基于硬聚类算法的几种有效性指标,即Hubert统计量、Davies-Bouldin指标、Dunn's指标以及Dunn's指标的推广,提出了相应的适用于模糊聚类算法的有效性指标.实验证明,这些改进的有效性函数对模糊C-均值算法而言同样有效.     

图像聚类的入侵性杂草优化算法

针对原始谱聚类初始敏感的缺点,构造了图像聚类质量的评价函数,提出了一种新颖的基于入侵性杂草优化的图像聚类算法(CIWO)。算法模拟杂草克隆的鲁棒性、适应性和随机性等特点,简单易于实现,具有快速精确地对图像灰度数据集的簇中心进行全局定位能力。将算法应用于几个测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法比较分析CIWO具有更稳定的图像聚类性能,实验结果表明提出的算法得到了更优的图像聚类质量。     

边缘信息指导下的半模糊聚类图像分割方法

提出了一种利用边缘信息的半模糊均值聚类的图像分割算法，它先用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，确定聚类的初始参数，然后在这个基础上对“边缘”部分的点采用模糊聚类、非“边缘”部分使用分明聚类，避免了模糊聚类时初始参数设定的盲目性，减少了迭代时的计算量，提高了迭代收敛速度．除灰度特征外，聚类时还利用了点到类的距离特征，较好地保持了分割图像的连续性．直接观察对比多幅图像的分割实验结果可以明显地发现，该算法较常用的Cksu方法、二维熵阈值分割方法以及FCM方法的分割结果更准确．就Lena图像而言，该算法的收敛速度也比一般的FCM快了将近一倍．     

基于聚类技术的集成学习方法研究

研究了基于聚类技术提高分类器差异性的方法.通过Bootstrap技术与分类器学习算法训练分类器模型,利用分类器在验证集上的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用聚类算法对这些数据聚类,并在每个簇中选择分类器代表模型,以此构成集成学习的成员;最后应用融合方法实验研究了基于聚类技术提高差异性的集成学习性能,并与集成学习方法bagging,adaboost进行了实验比较.     

图书馆读者细分模型的分析与建立

由于单一的读者属性细分方式很难满足个性化服务的需要,提出了4种不同的细分方式,利用系统聚类算法建立了图书馆读者细分模型,并通过大量图书馆流通数据的训练,验证了模型的有效性和实用性.     

基于核熵成分分析的热轧带钢自适应聚类分析

为提高热轧带钢力学性能离线检测的针对性和生产过程控制的实时性,提出利用聚类分析方法实现生产状态的聚类,对错分或离群样本进行力学性能的重点检测.常用的高斯核主成分聚类分析中假设数据服从正态分布,以方差大小提取核主成分,而实际生产数据分布复杂,拟采用核熵主成分分析,并自适应选取核参数和聚类数,实现生产状态的自适应聚类.利用实际生产数据进行方法验证,与核主成分聚类分析相比具有更好的聚类结果,聚类正确率从86.23％提高到96.51％,更加有效地提高了质量检测的针对性.