自组织神经网络在模糊聚类中的应用研究

聚类是按照事物的某些属性，把事物分类，使类间的相似性尽量小，类内的相似性尽量大。将事物通过适当聚类，才能便于研究事物的内部规律，但客观世界中存在着大量界线不分明的问题，研究模糊聚类的方法正是为了解决这类问题。在对常规模糊聚类方法分析的基础上，提出了一种将自组织竞争神经网络技术运用于模糊聚类的一种方法，并以100种动物分类为例，进行了模拟试验，仿真结果证明这种方法进行模糊聚类的思想正确，方法可行，效果较好。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘

本文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘，实现用户聚类和页面聚类，并设计与实现了一个基于模糊聚类的Web日志挖掘系统。     

基于遗传算法的模糊聚类分析

模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛，但是它容易陷入局部最优，且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法，首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导，然后利用FCM进行聚类。实验结果表明：该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷，使聚类更合理，效果很好。     

模糊K-Modes聚类精确度分析

模糊K-Modes聚类算法是对具有分类属性的数据进行聚类的一种有效的算法。为了评价聚类结果，以具有明确分类结构的数据作为输入数据，将模糊K-Modes聚类结果与原始数据的分类结构进行对比，分析了确定它们之间对应关系的方法，在期望聚类结果应该具有的特点的基础上，对现有的精确度定义和计算方法进行修正，在划分相似度的基础上，重新定义模糊K-Modes聚类精确度。     

快速模糊C均值聚类彩色图像分割方法

模糊C均值(FCM)聚类用于彩色图像分割具有简单直观、易于实现的特点，但存在聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题，为此，提出了一种快速模糊聚类方法(FFCM)。这种方法利用分层减法聚类把图像数据分成一定数量的色彩相近的子集，一方面，子集中心用于初始化聚类中心点；另一方面，利用子集中心点和分布密度进行模糊聚类，由于聚类样本数量显著减少以及分层减法聚类计算量小，故可以大幅提高模糊C均值算法的计算速度，进而可以利用聚类有效性分析指标快速确定聚类数目。实验表明，这种方法不需事先确定聚类数目并且在优化聚类性能不变的前提下，可以使模糊聚类的速度得到明显提高，实现彩色图像的快速分割。     

基于熵聚类模糊神经网络的轴类零件信息聚类分析

针对轴类零件，应用熵聚类模糊神经网络聚类技术进行分析．该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF-THEN规则提取，并应用梯度下降法对轴类零件的各类特征参数进行精炼．实验结果表明该方法对轴类零件的聚类分析是可行和有效的．这种方法模型比一般的模糊聚类方法更适用于数量多、类型复杂的零件分组．     

基于遗传算法的模糊模式识别及其应用

针对谷物害虫图像识别的特点，提出了基于模糊理论的害虫图像识别方法。对模糊C-均值聚类做了简要分析和评论，在此基础上将遗传算法引入模糊聚类，利用其搜索的随机和并行性，克服了模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性；采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法，分析了格贴近度的不足之处，并对之进行了改进。实验结果表明了上述方法是有效的，可行的，扩大了遗传算法和模糊理论的应用范围。     

模糊核聚类的自适应算法

针对模糊聚类算法在样本特征不明显时不能取得很好的聚类效果，以及现有的模糊聚类算法需要事先确定聚类数，随机性强、容易陷入局部最优等弱点，将核函数和有效性函数引入到模糊聚类中，提出了模糊核聚类的自适应算法,此方法在性能上比经典的聚类算法有了较大的改进,取得了更好的聚类效果,实验结果证实了该方法的有效性和可行性.     

Web模糊聚类方法及其应用

本文提出了Web模糊聚类的概念，给出了Web模糊聚美的过程模型WFCM并进行了详细阐述，沦述了Web模糊聚类在Web访问信息挖掘中，尤其是在Web用户聚类和Web页面聚类方面的应用．最后用实例证明了在Web页面聚类中使用Web模糊聚类的可行性。     

一种基于微粒群的模糊聚类算法

模糊聚类的FCM算法由于得不到各聚类的解析解，使其在某些应用中出现问题。为此，该文提出了一种基于微粒群理论的模糊聚类方法，利用微粒群自动调整各模糊聚类的中心点及其隶属函数参数，使模糊聚类符合数据分布特征，同时得到各聚类的隶属函数解析解。通过典型模糊分类问题，说明了该算法的有效性。     

模糊C-均值算法在直觉模糊数聚类中的应用

提出了直觉模糊数的非监督模糊C-均值聚类算法。该算法首先定义了直觉模糊数之间的距离,其次构造了直觉模糊数聚类问题的目标函数,最后得到了直觉模糊数聚类的模糊C-均值聚类算法,聚类中心初始化方法,以及相关的聚类有效性函数。实验结果表明,该算法是有效的。     

核空间广义均衡模糊C-均值聚类算法

目的 针对现有广义均衡模糊C-均值聚类不收敛问题,提出一种改进广义均衡模糊聚类新算法,并将其推广至再生希尔伯特核空间以便提高该类算法的普适性。方法 在现有广义均衡模糊C-均值聚类目标函数的基础上,利用Schweizer T范数极限表达式的性质构造了新的广义均衡模糊C-均值聚类最优化目标函数,然后采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度和聚类中心表达式,同时对其聚类中心迭代表达式进行修改并得到一类聚类性能显著改善的修正聚类算法;最后利用非线性函数将数据样本映射至高维特征空间获得核空间广义均衡模糊聚类算法。结果 对Iris标准文本数据聚类和灰度图像分割测试表明,提出的改进广义均衡模模糊聚类新算法及其修正算法具有良好的分类性能,核空间广义均衡模糊聚类算法对比现有融入类间距离的改进模糊C-均值聚类(FCS)算法和改进再生核空间的模糊局部C-均值聚类(KFLICM)算法能将图像分割的误分率降低10%30%。结论 本文算法克服了现有广义均衡模糊C-均值聚类算法的缺陷,同时改善了聚类性能,适合复杂数据聚类分析的需要。     

基于上下文约束的噪声模糊聚类算法

针对带噪声数据的聚类问题,提出一种基于上下文约束的噪声模糊聚类算法。该算法基于标准的模糊C-均值聚类理论,在修改模糊聚类目标函数的同时,结合问题的实际背景引入上下文模糊集,修改模糊划分空间的约束条件,以减少噪声对聚类结果的影响。实验结果表明:该算法能够有效地避免噪声对聚类的影响,具有很强的鲁棒性。     

FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究

医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊c均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割。利用FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊c均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果。实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性。     

基于分级神经网络的Web文档模糊聚类技术

给出了一种多层向量空间模型，该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段，按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重．然后提出了一种简明而有效的基于分级神经网络的模糊聚类算法．与现有方法不同，该模糊聚类方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的3层神经网络来实现．首先采用自组织神经网络从原始数据产生一个初始聚类结果，然后运用FCM方法对初始聚类的数目进行优化．实验结果表明，提出的Web文档聚类算法具有较好的聚类特性，它能将与一个主题相关的web文档较完全和准确地聚成一类．     

Cluster validity for fuzzy criterion clustering

In this paper, we define a validity measure for fuzzy criterion clustering which is a novel approach to fuzzy clustering that in addition to being non-distance-based, addresses the cluster validity problem. The model is then recast as a bilevel fuzzy criterion clustering problem. We propose an algorithm for this model that solves both the validity and clustering problems. Our approach is validated via some sample problems.     

一种加权的空间模糊动态聚类算法

一般空间模糊聚类算法没有区分各属性之间的不平衡性和讨论分类数何时为最佳,针对这一问题,提出了一种加权空间模糊动态聚类算法。该算法首先利用层次分析法得到各属性的权值;然后将权值与空间模糊动态聚类法相结合;最后利用概率统计中的F-分布来确定最佳分类,以提高空间模糊聚类算法的智能性。将文中算法与基于模糊等价关系的传递闭包方法进行比较,试验表明,该算法聚类准确率要明显高于未加权的模糊聚类算法。     

基于模糊最大散度差判别准则的聚类方法

基于最大散度差判别准则提出了一种模糊最大散度差准则,并根据模糊最大散度差准则提出一种聚类方法(fuzzy maximum scatter difference discriminant criterion based clustering algorithm,简称FMSDC).该方法通过迭代优化方法实现聚类的同时还可以实现特征降维.该方法首先在最大散度差判别准则中引入模糊概念;然后通过具体原则设定模糊最大散度差判别准则中的参数η,从而在一定程度上降低了由参数η引起的敏感性;最后分别根据模糊隶属度μ_ik、最优鉴别矢量ω进行聚类和特征降维.实验结果表明,FMSDC方法不但具有基本的聚类功能,而且具有较好的鲁棒性和较强的特征降维能力.     

一种基于广义熵的模糊聚类算法

针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与核模糊聚类算法,证明当使用熵模糊聚类算法对数据聚类时,选取加权指数大于2的值可获得较好的聚类结果,同时参数对核算法的聚类结果有较大的影响。