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.     

基于改进模糊C均值聚类的图像分割算法

提出了一种基于模糊C均值算法和粒子群算法的混合算法.该算法利用PSO算法全局性和鲁棒性的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感,易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高.实验结果表明该算法具有较高的分割速度及其对噪声的较强的鲁棒性.     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点.提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM).新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力.实验表明:新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高.     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法（APSO）较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法（APFM）。新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力。实验表明：新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高。     

基于样本密度的FCM改进算法

从聚类中心的直观属性出发,选取样本中密度较大的点作为FCM算法的初始聚类中心。解决了FCM算法对初始值敏感、收敛结果容易陷入局部极小等问题。实验结果证明这一算法的合理性和有效性。     

基于自适应差异演化的模糊聚类算法

在聚类分析中,模糊C-均值聚类(FCM)是一种广泛应用的算法,但由于它是基于梯度下降的,本质上是一种局部搜索算法,容易陷入局部极小值,且对初始值很敏感.本文提出一种基于自适应差异演化的模糊聚类算法(FCBADE),该算法利用差异演化良好的全局搜索能力,在全局范围内寻找最优解的近似解,然后由FCM算法在该近似解的周围进行局部搜索,最终得到全局最优解.同时为减少手工设置控制参数对DE算法的影响,采用自适应方式调整DE算法的控制参数.实验结果表明,该算法不仅有效克服了FCM算法易陷入局部极小值的缺点,而且明显地避免了对初始化选值敏感性的问题,也有较快的收敛速度.     

基于主分量分析GA-BP神经网络的人脸识别算法

针对人脸图像数据量大和BP神经网络容易陷入局部最优的问题,提出将主分量分析、遗传算法和BP神经网络相结合的新算法,并将其应用于人脸识别中。利用主分量分析法来处理人脸图像,以减小人脸图像的数据量,再利用遗传算法优化BP网络的初始权值和阈值,最后利用ORL数据库对该算法进行验证。实验结果表明,该算法可以大大减少人脸图像的数据量使收敛速度加快,并且可以克服其陷入局部最优的缺点,提高了识别精度。     

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.     

基于改进遗传算法的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法.利用改进遗传算法强大的全局寻优能力,这种算法较好地克服了FCM算法对初始化敏感、容易陷入局部最优的缺陷.仿真实验证明,该算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度.     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法(TPSO)。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法

基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集.研究表明采用遗传算法进行模糊c-均值聚类(Fuzzy c-means algorithm over genetic algorithm,GFCM)时,不仅能够消除无意义的聚类集,而且还在一定程度上避免模糊c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计编码、选择、配对交叉、变异等步骤.测试数据实验表明采用GFCM算法的结果优于FCM算法.     

基于凝聚函数的混合属性数据聚类算法

借助于近似极大值函数的凝聚函数，将传统数据聚类问题转化为无约束优化问题求解．首先利用一阶必要条件，推导出数值属性下数据聚共中心的计算格式;其次采用类属性分解方法，提出计算类属性数据对象之间距离的新方法，井在此基础上给出混合属性下数据聚类中心的计算格式和一个能处理数值型和分类型混合数据集的凝聚聚类算法；最后选取不同初始聚类中心，使用凝聚聚类算法对英语借词进行了聚类实验和分析．结果表明，凝聚聚类算法在计算效率和计算效果方面均优于模糊k-prototypes聚类算法．     

基于离群点检测的K-means算法

K-means算法以其简单、快速的特点在现实生活中得到广泛应用。然而传统K-means算法容易受到噪声的影响,导致聚类结果不稳定,聚类精度不高。针对这个问题,提出一种基于离群点检测的K-means算法,首先检测出数据集中的离群点,在选择初始种子的时候,避免选择离群点作为初始种子。然后在对非离群点进行聚类完成后,根据离群点到各个聚类的距离,将离群点划分到相应的聚类中。算法有效降低离群点对K-means算法的影响,提高聚类结果的准确率。实验表明,在聚类类别数给定的前提下,在标准数据集UCI上该算法有效降低离群点对K-means算法的影响,提高了聚类的精确率和稳定性。     

一种增量式MinMax k-Means聚类算法

针对MinMax k-means算法易产生空解、 收敛速度慢和计算效率低的问题, 提出一种增量式MinMax k-means聚类算法. 该算法从给定的初始聚类个数开始, 以固定步长递增式产生新的聚类中心, 采用基于数据均衡的快速分裂方法产生增量聚类中心, 从而避免了传统增量聚类中心选择中遍历数据、k-means聚类算法运行次数过多导致的大计算量问题. 与MinMax k-means及相关算法的对比实验结果表明, 该算法在计算效率和求解精度上均优于对比算法, 有效改善了MinMax k-means聚类对初始化中心敏感和易产生空解的问题.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

基于蚁群聚类的多目标跟踪航迹起始方法

针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为12.378 s.     

航迹点特征的时间窗分割算法的航迹聚类

现有航迹聚类算法未考虑到航空器航向变化和高度下降等因素对聚类结果的影响,同时聚类过程中缺乏时间信息,另外实测二次雷达数据中存在离群点异常数据,离群点的存在会影响最终的聚类效果,使得聚类结果不准确。提出基于航迹点特征的时间窗分割算法,将航空器进场的航向变化值以及高度下降值作为确定聚类簇大小的影响因素,对进场航空器航迹点数量进行时间窗分割。对真实的进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出当影响因子a为0.4时,航迹的曲率最小,聚类效果最好,进而采用层次聚类算法对不同LOF值所对应的航迹点进行聚类,得到最后的聚类结果可以为管制员现场指挥提供技术指导。     

一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用

针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题。实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中。     

基于半监督ISHC层次描述的Mashup服务聚类

针对传统Mashup服务推荐在网络构建方式的成本和计算复杂性过高问题, 提出一种基于半监督层次聚类描述的Mashup服务推荐算法. 首先, 利用网爬工具收集ProgrammableWeb上的Mashup服务信息, 并采用后缀剥离算法把Mashup服务的标签信息修改为名词形式, 以此作为研究分析的数据集; 其次, 为提高聚类精度, 提出一种半监督层次描述聚类算法, 通过植入层次聚类算法顶层核心集方式, 有效解决了传统层次描述聚类因顶层分类集构造失败而影响Mashup服务推荐算法的准确度. 通过在聚类数据集和网爬Mashup服务数据库上的实验表明, 该算法的Mashup服务推荐准确率优于对比算法.     

The Effective Clustering Partition Algorithm Based on the Genetic Evolution

To the problem that it is hard to determine the clustering number and the abnormal points by using the clustering validity function, an effective clustering partition model based on the genetic algorithm is built in this paper. The solution to the problem is formed by the combination of the clustering partition and the encoding samples, and the fitness function is defined by the distances among and within clusters. The clustering number and the samples in each cluster are determined and the abnormal points are distinguished by implementing the triple random crossover operator and the mutation. Based on the known sample data, the results of the novel method and the clustering validity function are compared. Numerical experiments are given and the results show that the novel method is more effective.