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.     

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.     

优化初始中心的模糊C-均值(FCM)算法

文章针对模糊C-均值(FCM)算法对初始中心敏感的缺点,通过计算样本的权重,提出基于权重的初始中心选取算法,选取有代表性的样本作为初始聚类中心,给出优化初始聚类中心的FCM算法.与传统算法比较,改进算法可以得到较稳定的结果,并且提高了聚类的准确率;实验证明了改进算法的有效性.     

近邻密度分布优化样本分配的改进DPC聚类算法

DPC算法是一种能够自动确定类簇数和类簇中心的新型密度聚类算法,但在样本分配策略上存在聚类质量不稳定的缺陷.其改进算法KNN-DPC虽然具有较好的聚类效果,但效率不高而影响实用.针对以上问题,文中提出了一种近邻密度分布优化的DPC算法.该算法在DPC算法搜索和发现样本的初始类簇中心的基础上,基于样本的密度分布采用两种样本类簇分配策略,依次将各样本分配到相应的类簇.理论分析和在经典人工数据集以及UCI真实数据集上的实验结果表明:文中提出的聚类算法能快速确定任意形状数据的类簇中心和有效地进行样本类簇分配;与DPC算法和KNN-DPC算法相比,文中算法在聚类效果与时间性能上有更好的平衡,聚类稳定性高,可适用于大规模数据集的自适应聚类分析.     

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.     

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...     

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.     

基于层次聚类与峰值检测的FCM图像分割算法

针对传统FCM算法在图像分割中存在的过度依赖初始聚类中心、计算复杂度高等问题,结合层次聚类与直方图峰值检测,提出了一种新的FCM图像分割算法.首先根据图像灰度直方图统计信息对图像进行层次聚类,然后将得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心对图像进行分割.该算法无需预先设置聚类数目,能自动搜索全局最佳聚类中心.实验结果表明,相比传统FCM算法和峰值检测的FCM算法,该算法不仅可以有效地提高图像的分割效率,而且分割结果更加精确.     

一种改进的彩色图像分割方法

介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法.该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,再利用蚁群聚类算法的全局搜索性和鲁棒性的优点并结合边缘信息,确定聚类中心和聚类个数,将其作为FCM聚类的初始聚类中心和聚类个数,克服了FCM算法自身并不能确定聚类中心需要人为设定的缺陷.实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.