基于GA与PSO并行的模糊聚类算法

针对FCM算法不足,提出一种改进的模糊聚类算法:基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)并行的模糊聚类算法.实验结果表明,该算法比单基于GA或者PSO的模糊聚类有较好分类正确率与稳定性,有效克服了传统FCM算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题.     

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.     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类

基于蚁t群算法的FCM聚类算法,利用蚁群算法能够得到局部极值的能力,对初始化非常敏感的初始值聚类教和模糊中心点处理.并对基本蚁群算法模型稍加修改,将其应用于模糊聚粪问题.     

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.     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

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.     

基于生物地理学模糊C均值聚类的图像分割算法

提出了一种基于模糊C均值算法和生物地理学优化算法的混合聚类算法(BBO-FCM).该算法结合了生物地理学优化算法的全局搜索和FCM算法快速局部搜索的特点,利用生物地理中的迁移算子来进行各解之间的信息共享,从而有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优等问题.将BBO-FCM算法用于图像分割,实验表明,新算法的聚类效果评价指数更好,聚类效果明显优于原始的FCM算法.     

基于遗传的改进模糊C均值入侵检测方法

为了克服模糊C均值(FCM)算法对初始化极为敏感且容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法和改进的模糊C均值聚类算法相结合,并且以检测率和误检测率作为入侵检测算法性能评价的指标,对FCM、改进的FCM和基于遗传的改进FCM三种聚类算法的入侵检测性能进行仿真分析.结果表明:基于遗传的改进FCM算法(GIFCM),检测率有所提高,而误检测率有所下降.该算法应用于异常入侵检测是可行而有效的.     

一种基于量子粒子群算法的模糊c-均值聚类

把QPSO算法与模糊c-均值（FCM）算法相结合提出一种混合模糊聚类算法（QPSO—FCM）,将FCM算法中基于梯度下降的迭代过程用新算法进行替代,能够在一定程度上克服FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低FCM算法的初值敏感度．通过典型的Wine的数据实验结果证明,改进后的新算法具有良好的收敛性,聚类效果也有一定的改善．     

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。