一种模糊聚类的快速算法

现有模糊聚类算法存在运算量大,速度慢等特点,限制了模糊聚类的运用,在对模糊相似矩阵和模糊等价矩阵的性质研究后,提出了一种模糊聚类的快速算法,以减少运算量,提高运算速度。实验证明,新的算法运算量减少约一半,速度达到传统的模糊聚类算法的2．4倍左右。     

基于聚类矩阵的CM-Apriori算法研究

针对关联规则中Apriori算法的不足,提出了一种基于聚类矩阵的CM-Apriori新算法.该算法只需扫描事务数据库一次,就直接按事务项数生成聚类矩阵,每次只需对部分聚类矩阵进行运算,就可以生成频繁项集.这大大减少了扫描数据库的次数和计算成本,从而有效提高了算法的运算效率,并通过实例说明了它是一种有效的关联规则挖掘方法.     

一种基于密度的模糊自适应聚类算法

针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题,提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下,可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度,并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性,同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数,消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验,发现本文算法在对数据进行聚类时,聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高.     

一种改进的模糊聚类算法

针对现有聚类算法在参数输入、停机条件等方面存在诸多人为控制因素的问题,采用信息熵理论使聚类标准客观化,同时结合模糊聚类的思想,以隶属度作为信息熵计算的基础,并采用谱系的方法确定聚类数目,从而改进模糊聚类算法.研究表明,提出的基于信息熵的算法能够比较客观、科学地反映实际聚类情况.     

一种基于引力的聚类算法

将万有引力和牛顿第二运动定律的思想引入到聚类分析中,提出了一种基于引力的聚类算法CABG．该算法可以自动决定目标数据集中的簇的个数,并且能发现任意形状的簇且可以过滤“噪声”数据．实验结果表明CABG可以产生高质量的聚类结果．     

一种改进的模糊层次聚类算法

为解决模糊层次聚类算法无法收敛的问题,提出一种改进的模糊层次聚类算法.算法在分群前先进行数据处理,将特征向量相同的群合并成一个新的群,再使用模糊层次聚类算法分群,最后使用K-means算法将类簇收敛为想要的数量.实验结果表明,本算法具有较好的稳定性和分群效果,聚类质量高.     

一种基于矩阵变换的层次聚类算法

针对K-means算法需预先确定聚类数的缺陷,提出一种基于矩阵变换的层次聚类(NHC)算法,通过对矩阵行列的排序、变换,把矩阵分块成子矩阵聚类,以熵作为评价聚类结果标准.实验表明,NHC算法的执行效率和聚类精度高于传统的HCM(hard C-means)算法.     

一种基于遗传算法的模糊聚类

对模糊c均值聚类算法（FCM算法）进行了讨论，说明FCM算法一般得不到全局最优分类，因此结合FCM算法提出了用遗传算法进行寻优求解，从而将遗传算法用于模糊聚类分析，最后的实例表明，遗传算法在处理多样本、多属性、多类别问题时，是一种有效的方法。     

改进的基于层次聚类的模糊聚类算法

针对FCM算法的缺陷,文章提出了一种基于层次聚类的模糊聚类算法(HFCM)。该算法采用凝聚的层次聚类方法,可快速地发现高度聚集的数据区域,并对这些高密度区域进一步进行分析与合并,通过评估函数的评估,找到最优的聚类方案。试验结果表明,该算法具有较高的分类精确度和较高的排除噪声的能力。     

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.     

一种有效的Web用户访问模式聚类算法

用户在一个网站的访问行为反映了用户特定的兴趣,本文提出了一种用户访问模式的聚类算法.利用传统的Leader算法只扫描数据集一遍的优点,以及粗糙理论在处理含有不确定信息问题上的优势,给出了结合粗糙理论的改进Leader算法对用户存取模式进行聚类方法.通过一系列的实验分析,结果表明,该算法在可承受的计算时间内可对web日志中的用户存取模式进行有效聚类.聚类结果可应用于山西师范大学网站,对相应用户进行分析,给出个性化的服务等.     

用Markov链测量学生问题解决能力

本文给出一种利用Markov链测量学生问题解决能力的方法。     

加权Web访问模式聚类算法

针对 Web应用挖掘中聚类算法中的问题 ,提出加权 Web访问模式聚类算法 .该算法利用服务器日志库中保存的网页访问次数信息 ,提高了聚类的客观性和准确性 .     

基于页面聚类的Web概念化模型研究

针对Web对象激增导致网站层次结构复杂难辨的问题,提出一种基于页面聚类的Web概念化建模方法。首先基于用户访问路径建立Web层次结构模型(WHM),然后依据页面相似度对位于同一层次的页面进行聚类,得到Web概念化模型(WCM),最后将该模型应用于Web预取系统。实验结果表明,WCM模型在保持较高预取效率的前提下具有较好的聚类效果和适用性。     

一种改进的模糊聚类算法研究

本文研究了模糊聚类方法,针对模糊C-均值(Fuzzy C-means Method,FCM)算法的不足,提出新的初始化算法方法,将其应于模糊聚类数目的初始化,结合近似K中心对FCM算法进行改进。实验表明,改进后的FCM算法要有效避免了聚类结果的局部最优,有较好的抗噪能力,从而提高模糊聚类性能和可靠性。     

一种新的子空间聚类算法

通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现类的边界,提出了一种基于密度与网格的新的子空间聚类算法.该算法使用投影寻踪的搜索策略来发现存在于子空间内的类,同时运用基于竞争的修剪方式来有效地控制算法的计算复杂性.实验结果表明,所提算法在精度、时间复杂性等方面具有优良性能.     

一种新的Web事务模糊聚类算法的研究

提出了一种新的Web事务模糊聚类算法。首先，在Web日志预处理后建立Web站点用户访问矩阵，矩阵元素为用户访问离散化时间，在此基础上进行Web事务群体的模糊聚类，最后对在线的活动Web事务进行类别归属。经实验证明，该算法比已有的算法准确性高，运行时间少，扩展性好，它可以广泛地应用于电子商务领域，如个性化Web和Web推荐系统等。     

一种模糊核聚类的彩色图像量化算法

提出了一种基于模糊核聚类的彩色图像量化算法。首先用中位切割算法对图像进行初始量化,然后依据NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系确定初始聚类中心,最后结合模糊核聚类方法对Munsell空间的每个像素进行聚类以实现对颜色的修改,从而完成图像的量化。仿真结果表明:所提算法在量化数目相同的情况下,量化效果明显优于中位切割算法和模糊C均值算法。     

一种新的子空间聚类算法

通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现类的边界，提出了一种基于密度与网格的新的子空间聚类算法．该算法使用投影寻踪的搜索策略来发现存在于子空间内的类，同时运用基于竞争的修剪方式来有效地控制算法的计算复杂性．实验结果表明，所提算法在精度、时间复杂性等方面具有优良性能.     

基于FDOD的Web用户分类新算法(英文)

了解用户的行为与特征对网站的设计与维护非常重要,分析网站日志可有效获取Web的访问信息.提出一种利用对网站日志文件的分析实现Web用户分类的新算法.首先对日志文件进行数据筛选及事务识别,构建出一个链接网络图;然后利用页面之间的链接关系定义评估页面之间相似性的新指标,合并相似的页面,形成一个压缩链接图;使用FDOD对链接图中的链接路径进行分类.实验表明,该分类算法具有易于使用、响应迅速以及准确性高等优点。