一种局部概率引导的优化K-means++算法

针对K-means++算法选取初始聚类中心计算误差平方和时, 实验次数对误差平方影响不准确的问题， 提出一种PK-means++算法. 结果表明, 该算法在进行分散数据聚类时, 在同一K值情形下, 聚类后的误差平方和较原K-means++算法更稳定, 从而更好地保证了随机实验取值的稳定性.     

一种局部概率引导的优化K-means++算法

针对K-means++算法选取初始聚类中心计算误差平方和时, 实验次数对误差平方影响不准确的问题， 提出一种PK-means++算法. 结果表明, 该算法在进行分散数据聚类时, 在同一K值情形下, 聚类后的误差平方和较原K-means++算法更稳定, 从而更好地保证了随机实验取值的稳定性.     

K-means聚类算法的一种改进方法研究

针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感问题,提出1种结合方差与误差平方和的优化算法.首先,该算法基于方差和距离选取k个位于不同区域且样本点相对集中的集合.然后,分别选取使这k个样本集合误差平方和最小的数据作为k个初始聚类中心.利用改进算法与其他算法将UCI数据库中所选取的数据集进行聚类划分,对比不同算法下的聚类结...     

红斑鳞状皮肤病的聚类分析

针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数以及聚类准确率;比较各算法对预处理的数据子集的聚类结果与文献中采用k-均值算法对未预处理的该数据子集的聚类结果。结果表明:邻域k-中心点算法对红斑鳞状皮肤病有很好的聚类效果,聚类准确率、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数均优于对比算法,密度全局k-均值算法的聚类效果次之,全局k-均值算法取得最佳聚类误差平方和;k-均值算法对预处理数据子集的聚类准确率最高,邻域k-中心点与密度全局k-均值算法的聚类准确率相等;数据预处理可提高k-均值算法对该疾病的诊断准确率。     

使用进化策略的图像矢量量化

在分析自组织特征映射（SOFM）算法的基础上,把进化策略引入到矢量量化设计中,在将SOFM算法作为基本聚类算法的前提下,基于等误差原则,利用最大最小原则改变各区域聚类点,使各子区域的误差趋于相等。使用进化策略在子区域误差大的聚类点附近产生新的聚类点,从而调整各个区域的子误差,进一步改善总期望误差。实验证明该方法可克服基本聚类算法落入局部最化的局限。在对Lena图像进行量化的过程中,改善了码书矢量,提高了码书矢量,提高了量化后图像的质量。     

基于电子分层模型和凝聚策略的密度峰值聚类

密度峰值聚类算法(Density peaks clustering, DPC)是一种基于密度的新型聚类算法。该算法的优点十分显著:所需参数较少,没有迭代过程,能自适应获得聚类数目并识别任意形状的簇类。该算法也有一些问题亟待解决:(1)在决策图上人工选择聚类中心,产生聚类误差;(2)在密度不同的流形数据集上聚类效果不佳。针对这些不足,该文提出一种基于电子分层模型和凝聚策略的密度峰值聚类算法(Density peaks clustering based on electronic shells model and merging strategy, EMDPC)。其利用电子分层模型计算每个数据点的局部密度,更易识别出低密度簇;通过子簇凝聚策略自适应识别簇类数目,降低了人工选取聚类中心时误差发生的概率;并且子簇凝聚策略能较好地解决DPC在密度不均匀的流形数据上聚类效果不佳的问题。实验分析表明基于电子分层模型和凝聚策略的密度峰值聚类算法具有较高的精度和较好的聚类性能,其结果优于其他先进的聚类算法。     

一种基于最大最小距离和SSE的自适应聚类算法

K均值聚类是一种常用的聚类算法,需要指定初始中心和簇数,但随意指定初始中心可能导致聚类陷入局部最优解,且实际应用中簇数未必是已知的。针对K均值聚类的不足,文中提出了一个自适应聚类算法,该算法基于数据实例之间的最大最小距离选取初始聚类中心,基于误差平方和(SSE)选择相对最稀疏的簇分裂,并根据SSE变化趋势停止簇分裂从而自动确定簇数。实验结果表明,该算法可以在不增加迭代次数的情况下得到更准确的聚类结果,验证了所提聚类算法是有效的。     

CAMFT算法在遥感影像分割中的应用

遥感影像具有数据量大、数据结构复杂、连续、存在缺损与误差等特点，根据遥感影像的特点，提出一种基于多代表特征树的CAMFT算法。该算法通过多代表点特征树把海量空间数据进行压缩来提高效率，并且可以捕捉复杂形状聚类；算法CAMFT融入了采样思想，进一步增强了处理大型数据的能力。实验结果表明，该方法聚类精度优于K-Mean算法。     

一种DBSCAN聚类点密度的加权质心定位算法

加权质心定位算法是无线传感器网络中最常用的定位算法,为了进一步提高其定位精度,本文将聚类算法引入到无线传感器网络定位中,提出了一种具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)聚类点密度的加权质心定位算法。该算法根据共线度理论选择参数,构建定位三角形的集合。选择集合中定位效果较好的一部分三角形对未知节点进行定位,并对所得的初始定位结果进行DBSCAN聚类。在排除误差较大的定位坐标后,将聚类后每个簇的核心点个数视为权值,采用加权质心定位算法得到未知节点的最终定位位置。仿真结果表明:该算法与传统加权质心定位算法相比,平均定位误差减小80%以上,有效提高了无线传感器网络定位精度。     

聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的3个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了Clara算法和K-means算法,首先采用Clara算法随机生成初始聚类中心,K-means算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。     

基于顾及像素空间信息的加权FCM聚类的图像分割

针对标准的FCM算法没有考虑像素的空间信息而对噪声比较敏感和没有考虑不同样本数据对聚类效果的不同影响的不足,提出了一种顾及像素空间信息的基于图像的灰度直方图加权的FCM聚类算法,它在Szilagyi等提出的算法基础上通过引入图像的灰度直方图加权对算法中的目标函数进行修改. 对人工合成图像和真实图像的数值模拟结果均显示出该算法的优良性能.     

Microscopic Halftone Image Segmentation

Microscopic halftone image recognition and analysis can provide quantitative evidence for printing quality control and fault diagnosis of printing devices, while halftone image segmentation is one of the significant steps during the procedure. Automatic segmentation on microscopic dots by the aid of the Fuzzy C-Means (FCM) method that takes account of the fuzziness of halftone image and utilizes its color information adequately is realized. Then some examples show the technique effective and simple with better performance of noise immunity than some usual methods. In addition, the segmentation results obtained by the FCM in different color spaces are compared, which indicates that the method using the FCM in the f1f2f3 color space is superior to the rest.     

基于容量最优化的设备间通信资源分配方案

在蜂窝网络中通过复用蜂窝系统中已使用的频谱资源,来增加蜂窝系统的频谱利用率,减少基站的负载.同时,通过使用模糊C均值(FCM)算法对复用相同资源的设备间(D2D)通信用户对进行分簇,达到减小复用同频带D2D通信用户对(DU)之间干扰的目的.通过贪婪算法对每一簇DU对进行资源分配,达到减小蜂窝用户与DU之间的干扰的目的.仿真结果显示,相比于随机分簇和随机复用的资源分配方案,FCM算法与贪婪算法的资源分配方案更有效地提高了系统总容量.     

一种机器人导航中数字路标的分割和识别方法

基于路标的移动机器人视觉导航的基础上,提出了一种基于边缘点数量统计和FCM(Fuzzy C-means)聚类的路标图像分割方法。在对分割后图像进行维纳滤波,二值化等预处理的基础上,完成了数字路标的识别。通过实验证明,该算法能实时地完成数字路标的分割和识别,有效地应用于移动机器人的视觉导航。     

改进模糊聚类在数据流中的应用

针对现有数据流聚类算法的不足,提出了改进模糊聚类算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中用有效性函数来确定聚类数目C.理论分析与实验结果表明,在数据流环境下所提出的改进模糊聚类算法比传统算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度.     

基于模糊 C均值聚类和图形技术的结构面产状分析方法

针对传统的利用极点等密度图和玫瑰图的结构面分组方法主观性强和聚类分析方法不够直观的缺点,建议利用模糊C均值( FCM)聚类的隶属度的结果,结合图形技术绘制隶属度等值线图来进行结构面分组。隶属度等值线图充分利用了模糊C均值聚类中隶属度的信息,展现每个聚类的隶属度的空间分布规律,并且可以分辨出因随机因素形成的结构面,还可以直观地读出聚类中心的范围。三山岛金矿的实例证明,该方法同时具有传统方法直观和聚类分析方法客观的优点,并且能够适应优势组不明显的数据。     

基于参数化建模的Pro/E齿轮设计

齿轮的参数化设计是机械零件设计的重要部分,通过对一个基本齿轮的设计,在Pro/E平台运用参数化建模的思想,通过编辑Pro/E的程序文件,来实现齿轮的自动设计,并通过变换模数、齿数等变量实现直齿轮和斜齿轮的相互转换以建立新的齿轮.     

双奇怪吸引子的混沌同步控制

基于Lyapunov稳定性理论,利用非线性反馈控制和自适应技巧,研究了物理学中的LFRBM混沌系统的同步问题.当参数已知时,给出了反馈增益的范围;当参数未知时,设计了一自适应控制器,自动调整反馈增益;当两混沌系统参数不匹配时,选择合适的反馈控制器和参数自适应控制器,实现了同步系统的全局稳定.理论分析和数值仿真都证明了所给方法的有效性.     

基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷; 同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.     

基于BA的模糊聚类算法研究

模糊C均值聚类具有较广泛的应用,但该聚类算法本身存在容易陷入局部最优、对初始值敏感的缺点．本文提出基于蝙蝠算法与模糊c均值算法相结合的BAFCM聚类算法,并通过数值实验对比,说明BAFCM聚类效果优于FCM、PFA．