基于权重系数模糊C均值聚类

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像。针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中。算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性。实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果。     

模糊C均值聚类算法的改进研究

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...     

基于模糊C均值聚类的二维直流电阻率与射频大地电磁联合反演

为结合直流电阻率（direct current resistivity, DCR）与射频大地电磁（radio-magnetotelluric, RMT）法反演优势,开展了二维DCR与RMT数据联合反演研究。在经典最小结构模型正则化的基础上,采用平衡算子调节两个数据间的权重,引入模糊C均值（fuzzy C-means, FCM）聚类对电阻率模型进行约束,根据数据均方根误差自动调整FCM聚类项的权重,提高了联合反演效果。通过单独反演与联合反演结果的对比,分析了两种方法的反演能力,总结了联合反演的优势。模型试算表明,DCR与RMT数据联合反演得到的电阻率模型较单独反演更接近实际模型,FCM聚类约束的应用可进一步提高联合反演的效果。     

基于PSO的模糊C均值聚类算法

在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.     

基于模糊C均值聚类的工业企业经济效益评价

基于模糊C均值聚类算法,以安徽省的16个城市为研究对象,通过Matlab软件进行求解分析,对安徽省工业企业的经济效益进行了评价.得出的结论是:合肥市和芜湖市企业经济效益较好,滁州市和安庆市企业经济效益属于中等水平,其余城市属于较差水平.同时,对评价结果进行了分析,在此基础上提出了合理的政策性建议.最后,对模糊C均值聚类算法提出了不断优化和拓展应用到其它领域的设想.     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

一种基于模糊C均值聚类的图像区域分割方法

提出一种基于模糊C均值聚类的彩色图像区域分割方法。该方法首先选用适当的彩色空间对图像中的每个像素抽取颜色、纹理及空间位置等综合特征;然后,利用模糊C均值聚类方法进行聚类,利用提出的确定最佳聚类簇数的方法,确定聚类簇数、中心等参数;根据每个像素的隶属函度,将像素初步划归不同的组,利用连接原理对图像区域进一步分割,并提供了图像描述特征。实验结果表明,该方法分割效果很好。     

基于核函数的模糊C均值聚类算法

通过引入Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,实现了对样本在特征空间的优化,使各类样本之间的差别增大,从而较好地实现了对差别微弱的样本类之间的聚类．仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性．     

模糊C均值聚类算法在识别中的应用研究

本文描述了聚类理论及模糊C均值算法,提出模糊C均值算法在识别中的应用算法,并指出该算法的优点和需要改进之处.     

一种新的模糊C均值聚类算法

传统的模糊C均值聚类算法及其变型在聚类过程中都假设所有的属性对聚类贡献相同,所以很难发现隐藏在部分属性中的类结构,也难以识别出重要属性.在实际应用中,噪声属性较为常见,并且会影响正常的聚类过程.鉴于以上原因,提出了一种新的基于属性加权的模糊C均值聚类算法,通过对人工数据和实际数据的聚类测试结果,证实了该算法的有效性.     

基于模糊 C均值聚类算法在消费心理学中的应用

手机厂商为了提高销售份额,就必须了解消费者的需求。传统的C均值分析方法对距离比较敏感,借助模糊控制理论可以克服传统方法的缺点。本文随机抽取200名大学生对影响智能手机选购的6个因素进行问卷调查,运用改进的模糊C均值聚类进行数据分析,结果表明：手机的功能、外观和手机品牌对选购手机具有影响作用。结果有助于手机厂商了解用户的消费心理,提高产品竞争力。     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

基于视觉感知的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知的模糊C均值聚类算法.首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征.其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异.所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰.实验结果表明,本文算法克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,实现了具有复杂背景图像的精确分割.     

一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法

提出了一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法，给出了模糊系统的模糊规则库，基于此规则库，构造了一种新颖的分类算法，利用IRIS数据进行了测试，仿真结果表明，分类效果好，由此说明所提出的模糊规则生成方法有效。     

空间加权模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高模糊C均值聚类(FCM)算法用于图像分割时对噪声的鲁棒性,在FCM算法中引入了图像像素的邻域约束,提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。首先根据邻域像素的模糊隶属度函数值,定义像素分类标记的局部先验概率,然后将该局部先验概率融入标准的FCM算法的目标函数中,从而提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。仿真实验通过合成图像和真实图像验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于快速全局模糊C均值聚类算法的脑瘤图像分割

针对经典模糊C均值聚类算法对初始聚类中心过于敏感的缺陷,提出一种快速全局模糊C均值聚类算法.该算法采用分阶段动态递增的方式选取初始聚类中心,避免了随机化设置导致的聚类结果稳定性差问题.实验分析表明,改进后的模糊C均值聚类算法在脑瘤图像分割中的聚类效果较好,多个数据集的聚类准确率也表明,快速全局模糊C均值算法的聚类稳定性明显提升.     

基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法

模糊C-means算法是一种重要的聚类分析算法,但是在数据维数较高的情况下,该算法计算量急剧上升从而导致其效率较低.针对这一问题,提出了一种基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法,该算法在传统模糊C-means算法的基础上引入了粗糙集属性约简的理念,通过对数据集属性的约简,提取出对分类影响较大的属性集而摒弃与分类无关的属性,进而在聚类过程中只计算属性约简结果集中的属性,从而减少聚类过程的工作量、提高聚类效率.理论分析和实验结果表明,该算法在处理高维数据时较高效.     

基于模糊C均值聚类改进的最大似然分类法

基于参数密度分布模型的最大似然分类法(MLC)是遥感影像经典分类方法之一,它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点,但是由于遥感数据具有高度的模糊性和随机性,使得贝叶斯(Bayes)判别函数中的均值向量和协方差矩阵很难准确确定。因此首先利用模糊C均值聚类得到模糊划分矩阵,然后基于模糊划分矩阵计算出每一个聚类类别模糊均值和模糊协方差矩阵,并利用模糊均值和模糊协方差矩阵来代替贝叶斯判别函数中的均值向量和协方差矩阵从而建立一个新的判别函数,最后与传统的最大似然分类结果进行比较,结果表明改进后的最大似然分类法在总体精度、Kappa系数均优于传统的最大似然分类方法。