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。     

基于信息熵的模糊聚类新算法研究

本文针对传统FCM(模糊C均值)聚类算法对初始中心值非常敏感,并且对数据集属性要求过高的缺陷,提出了采用信息熵的方法对聚类中心进行初始化,以此来降低算法对初始聚类中心的依赖.同时为了使算法能够对任意形状的簇进行聚类,本文引用了类合并的思想,将任意形状的簇分割成小类,再通过一定的规则将小类对进行合并.实验结果证实了在FCM基础上改进的模糊聚类新算法能够识别任意形状的簇,并大大降低了FCM算法对初始聚类中心的依赖.     

基于模糊C均值算法的城市快速路交通状态识别

针对城市快速路交通状态划分问题,提出一种改进的模糊C-均值(FCM)算法.为了解决FCM算法对初始聚类中心敏感、聚类前必须对聚类数和模糊加权指数给出恰当赋值等问题.首先采用减法聚类得到最大聚类数及相应的初始聚类中心,然后基于模糊决策的方法优选参数m,最终将聚类有效性函数融入FCM聚类,动态确定交通状态的分类.对上述方法通过Matlab6.5编程得出结果,对比分析表明提出的方法能够提高城市快速路交通流状态的分类效果.     

模糊C均值聚类算法的改进研究

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...     

基于多语义文本表示的自适应模糊聚类算法

由于词语的多语义问题和传统的文本表示与聚类过程相互独立的问题,导致文本聚类准确率较低。针对上述问题提出一种基于多语义文本表示的自适应模糊C-均值(Multi-semanticSrepresentationSbasedSadaptiveSfuzzySC-means, MSR-AFCM)聚类算法。通过将词语软聚类划分成多个词簇构建多个语义空间,将语义空间个数作为文本初始聚类数目,利用词语的语义隶属度计算每个文本属于文本空间的语义隶属度,并以此为对隶属度进行初始化。在算法运行过程中,根据更新的文本语义隶属度和文本分布状况,逐步剔除冗余的文本空间,以达到优化聚类数目的目标。实验结果表明,MSR-AFCM算法相较于传统的聚类算法有更高的准确率和兰德系数,验证了算法的有效性。     

基于改进FCM算法的SAR图像分类

目的改进模糊C-均值FCM算法,并对SAR图像进行粗、细分类。方法对FCM算法从初始聚类中心、隶属度约束条件两个方面进行改进,并提出对SAR图像的粗、细分类。首先利用改进的FCM算法对图像进行聚类,然后在隶属度矩阵中设定阈值,对小于阈值的像素块进行进一步细分类。结果得到并验证了改进的FCM算法,该算法对图像进行分类的分类精度比传统的FCM算法要高。结论本算法既可以保持较高的精确度,又可保证较快的计算速度。     

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.     

松弛模糊C均值聚类算法*

模糊c均值聚类算法(FCM)由于样本模糊隶属度归一性的约束,导致FCM算法对噪声数据敏感。提出松弛模糊C均值聚类算法(RFCM),RFCM算法在可能性c均值聚类算法(PCM)目标函数的基础上,放弃了FCM算法单个样本模糊隶属度归一化约束,转为n个样本模糊隶属度之和为n的约束,并利用粒子群算法对样本模糊隶属度进行优化估计,使得模糊指标可拓展为m>0的情况,同时采用梯度法得到RFCM算法聚类中心迭代公式。RFCM理论分析了算法对噪声数据抗噪的原理,解释了RFCM算法模糊指标m>0的合理性,讨论了RFCM算法的收敛性。基于gauss数据集和UCI数据集的仿真测试验证了所提出算法的有效性。     

遗传算法与改进的FCM聚类算法的结合

模糊C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,而遗传算法是一种全局搜索方法,本文通过改变隶属度约束条件由FCM算法得到一种新的模糊聚类算法PCM,并将其与遗传算法相结合。实验结果表明,这种方法明显优于传统FCM算法。     

一种鲁棒的聚类算法

为克服FCM算法对聚类中心初值敏感和易陷入局部搜索等缺点，将选举机制和信息熵引入FCM，仿真实验表明，改善后的算法不仅可以自动选取最合适的聚类数，而且还有效地改善了因FCM初始时随机选择聚类中心导致聚类结果不稳定，易陷入局部极小值的缺点，并提高了FCM算法的收敛速度．     

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。     

基于半监督的模糊C-均值聚类算法

通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性.     

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.     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.     

基于改进的Fuzzy C-means聚类算法的纹理分割

提出了一种基于改进的Fuzzy c-means聚类算法的纹理分割方法．改进的Fuzzy c-mean聚类算法(MFCM)的目标函数不仅考虑了样本类内紧致性,而且还考虑了样本类间分离性,加快了MFCM算法的速度;纹理分割实验验证了MFCM算法的有效性。     

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法.该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,对于添加5%Gauss噪声的图像,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM算法.     

改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割

针对传统模糊均值聚类算法存在的问题, 提出一种改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割算法. 首先在标准遗传算法的交叉操作中引入方向因子, 使参与交叉的个体向最佳个体靠近, 加快算法的收敛速度, 并通过增强群体间的信息共享机制提高算法的全局搜索能力, 避免了早熟收敛, 改善了全局解的精度; 然后采用改进遗传算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心, 实现图像分割; 最后采用仿真实验测试算法性能. 实验结果表明, 相对于传统模糊均值聚类算法及其他图像分割算法, 本文算法在分割正确率、 分割速度及鲁棒性上均更优.     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.