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LU Qiu-gen 《数字社区&智能家居》2008,(27)
聚类就是按照事物间的相似性进行区分和分类的过程,传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中,具有非此即彼的性质,因此这种分类的类别界限是分明的。而实际上大多数对象并没有严格的属性,它们在形态和类属方面存在着中介性,适合进行软划分。1965年,模糊理论的创始人Zadeh提出的模糊集理论为这种软划分提供了有力的分析工具,人们开始用模糊的方法来处理聚类问题,并称之为模糊聚类。该文主要内容是研究和实现基于等价关系的模糊聚类算法,该算法以隶属度作为聚类的出发点,以模糊等价矩阵作为启发规则。首先根据给出的样本,通过数据标准化求得数据矩阵;其次根据数量积法对数据矩阵进行标定即建立模糊相似矩阵;再次通过传递闭包法把模糊相似矩阵转换成模糊等价矩阵,在模糊等价矩阵中取不同的元素作为阈值λ,再根据λ截矩阵的定义把模糊等价矩阵转换成只有0和1的矩阵;最后,把该矩阵中元素相同的列聚为同一类。通过实例分析运用基于等价关系的模糊聚类算法进行聚类结果是正确的。 相似文献
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1 引言在模糊聚类分析的研究与应用中,基于模糊关系等价闭包的模糊聚类算法,又称等价闭包法是一种重要的方法。等价闭包法即是利用样本间的模糊相似关系矩阵进行模糊矩阵相乘得到模糊等价矩阵进而得到等价闭包矩阵,选取适当的阈值对闭包矩阵截取得到一定的分类。该算法的关键问题就是计算出等价闭包矩阵。设R为模糊相似矩阵,其等价闭包矩阵由下式计算: 相似文献
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聚类分析方法有多种,其中的模糊聚类应用最为广泛.简单介绍模糊聚类的发展历程和模糊聚类的几种常用算法,其中重点分析布尔矩阵法和最大树法两种模糊聚类分析算法,并用标准数据集对它们分别进行聚类分析和比较. 相似文献
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利用分级模糊聚类分析自动识别语音 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了利用分级模糊聚类分析自动识别语音的方法,通过对语音特证矩阵进行分级模糊等价矩阵聚类分析,求出聚类中心,再把待识别语音与聚类中心作分级距离检验,从而达到识别语音的目的。 相似文献
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模糊聚类是对实际事物进行分类的重要工具,但在聚类算法选择、聚类个数选择、大数据量处理、聚类方法有效性评估等方面有待深入研究。本文将模糊聚类分析原理与实际问题结合起来,重点研究模糊聚类分析的过程和步骤,特别是聚类过程中参数的客主观处理方法。 相似文献
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李毅 《电脑与微电子技术》2014,(19):3-8
聚类分析即将一组事物根据其性质上亲疏远近的程度进行分类,把性质相近的个体归为一类,使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质性。模糊聚类分析是现今模糊理论应用最广泛和最富成果的技术之一。阐述模糊聚类的理论,以部分石油股票为例,抽取影响石油股票收益因素的数据,利用最大最小法建立相似矩阵,用传递闭包法作出聚类分析,并进行总结。 相似文献
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模糊聚类方法在土地分等定级中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
土地分等定级是对土地的自然和经济属性进行综合鉴定,并等级化的过程;模糊聚类分析是根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵,并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系的方法。结合模糊聚类分析的特点,将此方法应用于土地分等定级并通过实例演示处理过程,结果表明模糊聚类方法应用到土地分等定级中具有更好的灵活性和可操作性。 相似文献
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《计算机工程与应用》2017,(13)
在原来的具有生物特性的基因签名方法上,引入具有一定的物理特性的核苷酸游离电子的平均能量(EIIP),建立了一种新的E基因签名方法。定义了两序列间的E欧氏距离及e均方差公式,并对相关物种进行层次聚类分析。通过对20个物种的p53家族基因m RNA完整的CDS序列进行E基因签名得出,在每种基因中均有,物种关系越近,其基因签名相似度越高。将聚类结果与原来的基因签名方法的聚类结果作对比,发现了E基因签名方法更准确,从而更有利于深入了解p53家族基因的性质。 相似文献
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针对模糊局部C-均值聚类算法计算复杂度高且对大数据样本集进行聚类时极为耗时的特点,提出了快速的模糊局部C-均值聚类分割算法。该算法将目标像素点与其邻域像素点构成的共生矩阵引入模糊局部C-均值算法,得到新的聚类隶属度和聚类中心表达式。对像素分类时,利用邻域像素隶属度进行滤波处理,进一步改善了算法的抗噪性。实验结果表明,该算法满足了图像分割有效性的需求,相较于模糊局部C-均值聚类算法,该算法具有更好的分割性能和实时性,能更好地满足实际场合图像分割的需要。 相似文献
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研究群决策中专家赋权问题.实际决策问题中,由于客体信息自身存在的不完备性和不确定性以及人们描述过程中的模糊性,更适合采用模糊聚类的分析方法,为此提出一种基于判断矩阵的专家模糊核聚类赋权方法.该方法运用模糊核聚类理论对专家排序向量进行分类,根据分类结果、判断矩阵一致性和排序向量的熵对各专家进行组合赋权.算例表明,所提出的方法是可行且有效的. 相似文献
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在模糊聚类分析的基础上,提出一种适用于多项空气污染物的汽车车内空气质量评价的分类与评价方法。选取8种不同的汽车,测试其车内空气质量相关数据作为统计指标,利用最大最小法建立相似矩阵,用闭包法做出聚类分析,并分析聚类结果。结果表明:该方法对评价汽车车内空气质量具有实用性和普适性。 相似文献
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This paper describes a general fuzzy min-max (GFMM) neural network which is a generalization and extension of the fuzzy min-max clustering and classification algorithms of Simpson (1992, 1993). The GFMM method combines supervised and unsupervised learning in a single training algorithm. The fusion of clustering and classification resulted in an algorithm that can be used as pure clustering, pure classification, or hybrid clustering classification. It exhibits a property of finding decision boundaries between classes while clustering patterns that cannot be said to belong to any of existing classes. Similarly to the original algorithms, the hyperbox fuzzy sets are used as a representation of clusters and classes. Learning is usually completed in a few passes and consists of placing and adjusting the hyperboxes in the pattern space; this is an expansion-contraction process. The classification results can be crisp or fuzzy. New data can be included without the need for retraining. While retaining all the interesting features of the original algorithms, a number of modifications to their definition have been made in order to accommodate fuzzy input patterns in the form of lower and upper bounds, combine the supervised and unsupervised learning, and improve the effectiveness of operations. A detailed account of the GFMM neural network, its comparison with the Simpson's fuzzy min-max neural networks, a set of examples, and an application to the leakage detection and identification in water distribution systems are given 相似文献
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Keivan Kianmehr Mohammed Alshalalfa Reda Alhajj 《Knowledge and Information Systems》2010,24(3):441-465
This paper presents a novel classification approach that integrates fuzzy class association rules and support vector machines.
A fuzzy discretization technique based on fuzzy c-means clustering algorithm is employed to transform the training set, particularly
quantitative attributes, to a format appropriate for association rule mining. A hill-climbing procedure is adapted for automatic
thresholds adjustment and fuzzy class association rules are mined accordingly. The compatibility between the generated rules
and fuzzy patterns is considered to construct a set of feature vectors, which are used to generate a classifier. The reported
test results show that compatibility rule-based feature vectors present a highly- qualified source of discrimination knowledge
that can substantially impact the prediction power of the final classifier. In order to evaluate the applicability of the
proposed method to a variety of domains, it is also utilized for the popular task of gene expression classification. Further,
we show how this method provide biologists with an accurate and more understandable classifier model compared to other machine
learning techniques. 相似文献
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在大数据环境下进行模糊信息挖掘抽取中受到数据之间的小扰动类间干扰的影响,导致信息抽取的特征聚类性不好。为此提出一种基于改进混沌分区算法的模糊信息抽取方法,对高维数据信息流进行分布式结构重组,以Lorenz混沌吸引子作为训练测试集进行大数据模糊信息抽取的自适应学习训练,采用相空间重构技术对大数据的混沌吸引子负载特征量进行自相关特征匹配处理,提取模糊信息的平均互信息特征量,结合关联规则模糊配对方法进行大数据混沌分区,实现模糊信息的优化聚类,根据数据聚类结果实现模糊信息准确抽取,对抽取的高维模糊信息进行特征压缩,降低计算开销。仿真结果表明,采用该方法进行大数据样本序列的模糊信息抽取的聚类性较好,抗类间扰动能力较强,模糊信息抽取的准确概率较高,在数据挖掘和特征提取中具有很好的应用价值。 相似文献
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ABSTRACTFuzzy c-means clustering is an important non-supervised classification method for remote-sensing images and is based on type-1 fuzzy set theory. Type-1 fuzzy sets use singleton values to express the membership grade; therefore, such sets cannot describe the uncertainty of the membership grade. Interval type-2 fuzzy c-means (IT2FCM) clustering and relevant methods are based on interval type-2 fuzzy sets. Real vectors are used to describe the clustering centres, and the average values of the upper and lower membership grades are used to determine the classification of each pixel. Thus, the width information for interval clustering centres and interval membership grades are ignored. The main contribution of this article is to propose an improved IT2FCM* algorithm by adopting interval number distance (IND) and ranking methods, which use the width information of interval clustering centres and interval membership grades, thus distinguishing this method from existing fuzzy clustering methods. Three different IND definitions are tested, and the distance definition proposed by Li shows the best performance. The second contribution of this work is that two fuzzy cluster validity indices, FS- and XB-, are improved using the IND. Three types of multi/hyperspectral remote-sensing data sets are used to test this algorithm, and the experimental results show that the IT2FCM* algorithm based on the IND proposed by Li performs better than the IT2FCM algorithm using four cluster validity indices, the confusion matrix, and the kappa coefficient (κ). Additionally, the improved FS- index has more indicative ability than the original FS- index. 相似文献