基于交叉熵测度的成对约束模糊核聚类算法

目前已有的成对约束模糊核聚类研究中,缺乏对成对约束信息的有效测度,进而无法充分利用成对约束这类半监督信息。在成对约束核聚类的基础上,文中提出基于交叉熵测度的成对约束核聚类算法。利用对象交叉熵测度工具,提出最小-最大交叉熵隶属度学习准则,并作为成对约束信息测度项引入到成对约束核聚类的目标函数中,通过拉格朗日最优化处理目标函数,推导出相应聚类算法。实验进一步表明,该算法能够更有效利用成对约束半监督信息提升聚类性能。     

改进的FCM半监督聚类算法

通过将类间分离度函数引入到模糊C-均值聚类算法中,结合半监督的思想,建立基于信息熵的半监督模糊C-均值聚类模型,并对该模型的求解过程进行推导,提出一种新的算法.为了验证算法的有效性,将该算法在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,该算法比仅引入信息熵的模糊C-均值聚类方法聚类性能更好.     

无监督多尺度模糊聚类算法研究

针对模糊c均值聚类算法的一些不足之处提出了一种新的均值漂移聚类算法--无监督多尺度聚类算法.该算法不受初始化的影响,不用假定数据的聚类个数以及聚类中心的初始位置,能够利用模糊聚类的方法来获得硬的聚类划分,能够从不同的"划分尺度"揭示数据的聚类结构,并能自动的确定聚类个数.为了满足处理大数据集的需要,设计了快速无监督多尺度模糊聚类算法.通过实验证明无监督多尺度聚类算法在多数数据集上都表现良好且具有最好的总体聚类性能,并能成功揭示出数据的聚类结构.实验还证明快速无监督多尺度模糊聚类算法具有较快的速度和较高的识别精度且适用于大数据集.2个算法都取得了令人满意的实验结果.     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

一种高效鲁棒的无监督模糊c均值聚类算法

先通过数据约简技术在不损失数据聚类结构的前提下对数据进行精简, 利用提出的近似模糊c均值聚类算法对精简后数据进行划分得到初始化中心, 再在该中心基础上通过模糊c均值聚类算法结合聚类有效性指标, 实现对数据的无监督聚类, 改进了无监督模糊c均值聚类算法聚类性能过分依赖初始化中心及大数据集下计算效率不理想的问题. 与已有算法的对比实验表明, 所提出的算法具有更高的求解精度与计算效率, 得到的聚类个数更合理.     

基于直觉模糊集的模糊C均值聚类改进算法

针对特征权重未知且具有直觉模糊数的特征信息的聚类分析问题,提出一种改进的基于直觉模糊集的模糊C均值聚类算法.首先,定义区域密度参数,选择高密度区域中相距最远的样本为初始聚类中心;然后,利用直觉模糊熵计算聚类样本的特征权重,对样本特征值进行加权处理.给出改进的FCM聚类算法的具体步骤,并进行了算例验证.研究结果表明,该算法不仅克服了FCM算法易陷入局部极小值的问题,同时大大减少迭代次数,加快了收敛速度,提高了聚类性能.     

基于三维直方图聚类特性的非监督图像变化检测方法

针对图像非监督变化检测算法进行了研究,提出了一种新的检测方法. 基于差异图像的三维直方图聚类特性,利用改进的一维最大熵寻找三维直方图最佳的平面阈值和平面方向;由其共同确定三维直方图的最佳划分平面,将三维直方图划分成变化聚类和非变化聚类;再根据三维直方图聚类划分结果完成差异图像的变化检测. 理论分析和实验结果表明,该方法相对传统检测方法具有更好的检测性能.     

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.     

基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法

研究了基于偶对约束的半监督模糊聚类,将马氏距离引入到半监督模糊聚类SCAPC(semi-supervised fuzzy clustering algorithm with pairwise constraints)中,获得了一种新的半监督模糊聚类目标函数,通过求解优化问题,提出了一种基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法M-SCAPC(Modified-SCAPC).针对选择的标准数据集和人工数据集,对提出的算法M-SCAPC进行了实验研究,并与FCM(fuzzy C-means)、AFCC(active fuzzy constrained clustering)和SCAPC算法的聚类性能进行了比较,表明了提出的算法M-SCAPC在收敛速度和正确率方面的有效性.     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

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。     

一种基于半监督降维的聚类算法

半监督聚类通过利用少量有标号样本或成对约束等监督信息来提高聚类性能.在此提出一种新颖的基于半监督降维的聚类算法,首先用半监督降维方法对原始数据进行降维,然后在降维后的空间中进行半监督聚类.由于在降维和聚类两个阶段中都利用了监督信息,从而使得算法的聚类性能得到进一步提升.在UCI标准数据集、yale人脸库以及文本数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于熵权的教师绩效评价算法的研究

本文采用熵权法这种客观赋权方法来确定综合评价中各指标的权重,通过把熵权法和传统的ISODATA聚类方法相结合,在ISODATA的目标函数中引入权重,给出了含有熵权的ISODATA聚类的迭代公式,提出了基于模糊聚类和熵权的改进的综合评价算法,并将该算法应用于教师绩效评价,使其评价结果更加有效．     

基于KL准则层次文本聚类

聚类已经被用来提高文本检索或文本分类效率和效果的一种手段,我们在本文中提出层次聚类算法是依据KL测度构造一组聚类,其实质是最小条件熵聚类,通过用结构α-熵代替香农熵推广最小条件熵准则,当α=2时,基于结构α-熵最小熵测度与最近邻方法的误差率相等.实验结果表明,HKLC算法比其它算法在文本聚类中具有良好性能.     

基于直觉模糊C-均值的客户聚类和识别方法

客户聚类和识别是大规模客户化生产中产品/服务快速有效设计的基础.考虑客户需求信息的不确定性,提出了基于直觉模糊C-均值的客户聚类算法.针对传统基于欧式距离的C-均值聚类方法无法计算直觉模糊数组间距离的缺点,采用直觉模糊交叉熵方法处理算法中的距离计算问题.同时,直觉模糊交叉熵还用来计算新客户和各客户类间的偏好相似度,进行客户识别.最后以某工程机械企业服务开发中的客户聚类和识别为例,验证了所提方法的有效性.     

基于通讯网络安全模糊聚类与量子遗传理论的入侵检测研究

提出了一种新的自适应的检测算法——量子遗传模糊聚类算法（QGFC）.该算法利用量子遗传理论,在无监督的条件下,通过模糊聚类的方法对数据集进行自动分类,以达到自主识别入侵行为的目的.实验仿真结果显示,此算法可以有效地对入侵行为进行检测.