一种基于模糊聚类的隶属函数定义方法

隶属函数的确定是模糊集合理论及其应用的基本而关键的问题。本文提出了一种基于模糊聚类的、以训练样本数据为依据的、自动地确定模糊集合隶属函数的方法,为开发模糊系统节省了大量的时间和精力。     

面向隶属度修正模糊聚类的参数选择方法

隶属度修正是模糊C-均值聚类算法改进的一个重要方向,该类改进算法引入模糊阈值修正隶属度,极大的加快了算法的收敛.然而其模糊阈值的自适应取值一直是一个较难解决的问题.针对这个问题,从数据对聚类中心的物理吸引和相似关系等角度提出了一种针对隶属度修正类FCM算法的模糊阈值参数选择方法,并从该参数选择公式的单调性、收敛性和鲁棒性等角度理论验证了该方法的有效性.仿真实验表明,该参数选择方法有效并具有较好的自适应效果,在加入离群点时也有着较强的鲁棒性,对于隶属度修正类FCM算法的参数选择有着较高的应用价值.     

基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法

当前研究确定车辆跟驰模糊推理隶属度函数时所采用的方法主要是专家法,不能精确获得车辆跟驰隶属度函数。针对于此,提出根据模糊聚类分析的方法,考虑车辆跟驰数据内部的关联性,利用基于高斯函数的隶属度函数确定方法,进行车辆跟驰模糊集的划分和隶属度函数的确定。使用真实的车辆轨迹数据,将后车速度、前后车相对速度、车间距作为输入变量,后车加速度作为输出变量建立模糊推理系统,对论文提出的基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法进行评价。结果表明：本文提出的新方法能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性,其推理结果与真实数据误差较小,可用于分析模糊推理的车辆跟驰行为特点。     

一种基于隶属度优化的演化聚类算法

针对FCM中数据点隶属度的计算是影响算法执行效率的主要因素,提出一种新的加速FCM算法(accelerated fuzzy C-means, AFCM),用于加速FCM及基于FCM的演化聚类算法.AFCM算法采用抽样初始化操作,产生较好的初始聚类中心,对于拥有较大隶属度的数据点,通过一步k-means操作更新模糊聚类中心,同时仅更新小隶属度来达到加速FCM算法的目的.为了验证所提出方法的有效性并提高聚类算法的效率,将AFCM应用于基于演化算法的模糊聚类算法.实验表明,此方法在保持良好的聚类结果前提下,能够减少大规模数据集上聚类算法的计算时间.     

一种协同的可能性模糊聚类算法

模糊C-均值聚类（FCM）对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类（PCM）对初始中心非常敏感易导致一致性聚类。协同聚类算法利用不同特征子集之间的协同关系并与其他算法相结合,可提高原有的聚类性能。对此,在可能性C-均值聚类算法（PCM）基础上将其与协同聚类算法相结合,提出一种协同的可能性C-均值模糊聚类算法（C-FCM）。该算法在改进的PCM的基础上,提高了对数据集的聚类效果。在对数据集Wine和Iris进行测试的结果表明,该方法优于PCM算法,说明该算法的有效性。     

模糊聚类算法应用研究

本文介绍了模糊C-均值聚类算法、遗传模糊C-均值聚类算法以及免疫进化模糊聚类算法的原理和应用,然后对其优缺点进行了分析比较．并给出了各自的适用领域。最后,总结了模糊聚类算法中存在的一些问题和发展前景。     

一种建立粗糙数据模型的监督模糊聚类方法

提出了在输入-输出积空间中利用监督模糊聚类技术快速建立粗糙数据模型(rough data model,简称RDM)的一种方法.该方法将RDM模型的分类质量性能指标与具有良好特性的Gustafson-Kessel(G-K)聚类算法结合在一起,并通过引入数据对模糊类的推定隶属度的概念,给出了将模糊聚类模型转化为粗糙数据模型的方法,从而设计出一种通过迭代计算使目标函数最小的两个必要条件方程来获取RDM模型的有效算法,将Kowalczyk方法的多维搜索过程变为以聚类数目为参数的一维搜索,极大地减少了寻优时间.与传统的粗糙集理论和Kowalczyk方法相比,提出的方法具有更好的数据概括能力和噪声数据处理能力.最后,通过不同的数据集实验测试,结果表明了该方法的有效性.     

隐隶属度模糊c均值聚类算法

针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利用PSO算法对聚类中心进行编码寻优,最后利用样本与聚类中心距离进行类别判决。HMFCM算法无需计算样本模糊隶属度,降低了聚类算法复杂度,提高了算法的计算效率及精度,而且该方法可以推广到其他基于生物寻优的聚类算法。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和时效性。     

模糊加权多视角可能性聚类算法

受益于独有的可能性聚类特性,较之传统FCM、k-means等基于类均值方法,PCM拥有更佳的聚类效果和抗噪性能。但PCM为传统单视角聚类算法,其在面对新兴多视角聚类场景时,往往效果欠佳。为解决此问题,基于PCM,提出一种新型的称为模糊加权多视角可能性聚类WCo-PCM算法。WCo-PCM显著优点在于其具备对各视角的自适应加权。有关UCI数据集的实验结果表明该算法较传统聚类算法及多视角聚类算法更具抗干扰性,有着更佳的聚类性能。     

一种Web用户访问路径的可能性模糊聚类算法

结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇中,避免了人工干预,实现了交叉聚类的目的.新方法建立在leader聚类算法的框架上,只需要扫描数据集一遍使得算法效率大大提高.在标准数据集上的对比试验表明新算法不仅是有效的,而且效率较高.     

基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法

针对现有环境感知推荐算法存在的不足,提出一种基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法.首先采用模糊C均值聚类算法对历史环境信息进行聚类,产生聚类及隶属矩阵;然后匹配活动用户环境信息与历史环境信息聚类,采用聚类隶属度作为映射系数将符合条件的非隶属数据映射为隶属数据,最终选择与活动环境匹配的隶属用户评分数据为用户产生推荐.同现有算法相比,该算法不仅解决了因用户环境改变不能准确推荐项目的问题,而且通过采用模糊聚类算法克服了传统硬聚类问题,并且借助于隶属映射函数解决了聚类产生的数据稀疏性问题.在MovieLens数据集上比较了新算法和其他算法的性能,验证了所提算法的有效性.     

基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法

针对现有环境感知推荐算法存在的不足,提出一种基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法.首先采用模糊C均值聚类算法对历史环境信息进行聚类,产生聚类及隶属矩阵;然后匹配活动用户环境信息与历史环境信息聚类,采用聚类隶属度作为映射系数将符合条件的非隶属数据映射为隶属数据,最终选择与活动环境匹配的隶属用户评分数据为用户产生推荐.同现有算法相比,该算法不仅解决了因用户环境改变不能准确推荐项目的问题,而且通过采用模糊聚类算法克服了传统硬聚类问题,并且借助于隶属映射函数解决了聚类产生的数据稀疏性问题.在MovieLens数据集上比较了新算法和其他算法的性能,验证了所提算法的有效性.     

基于粗糙模糊集的不确定数据流聚类算法??

为解决高维和高不确定级别的数据流聚类问题,提出了一种针对不确定数据流的聚类算法HFMicro。引入粗糙模糊集理论,定义了一种新的不确定数据流模型,并利用隶属程度的上、下近似来描述微簇。根据粗糙模糊集间的相似程度来选择最合适的微簇。使用动态衰减窗口模型提高算法的效率和聚类效果。由于采用了离线聚类模式,使得算法具有较好的实时性。实验结果表明,该算法能够很好地处理高维和高不确定级别的数据流,同时兼容存在级不确定性和属性级不确定性,与现有算法相比效果更好。     

基于模糊聚类分析的交通状态识别方法

针对城市道路交通状态识别的问题,提出了一种改进的模糊C-均值(FCM)算法。首先,该算法要解决聚类数目和模糊指数的选取问题。本文在对交通状态基本特征的分析基础上,结合交通工程理论知识,将城市道路交通状态分为四个等级,从而解决了聚类数目的选取问题;采用启发式方法来确定模糊指数,使隶属函数尽量覆盖整个输入空间;其次,在对上海市某交叉路口的实际交通数据进行实证研究和仿真分析基础上,结合交通的实际情况以及饱和度与交通状态相关性分析,得出了饱和度的辅助判定依据;最后,以饱和度为辅助判定依据,结合实际交通数据重新进行判定。仿真研究表明该方法能够有效地对道路交通状态进行识别。     

基于模糊聚类的半自动跟踪技术研究

现有半自动跟踪系统将操作员等效为准线性环节,增大了训练的难度和成本,不适应复杂战场环境下多个快速机动目标的选取和跟踪.利用特征提取方法得到视场的“潜在目标”集,引入模糊聚类方法,通过对操作响应进行分类,建立操控意图与目标运动特征之间的关系模型.通过充分的仿真试验,对比研究了跟踪平稳性、快速性、准确性等指标,结果说明该方法能够有效提升整体跟踪性能.     

结合隶属度与像素交替引导滤波的鲁棒模糊聚类算法

模糊局部信息C-均值（FLICM）聚类算法是目前应用较广泛的图像分割算法,然而仅适用于处理低噪声图像。FLICM算法与像素引导隶属度滤波的结合在一定程度上提高了噪声抑制能力,但仍无法满足强噪声图像的分割需求。联合引导滤波与基于核度量的加权模糊局部信息C-均值（KWFLICM）聚类算法,提出一种隶属度与像素值交替引导的核模糊聚类算法。将像素引导隶属度滤波模块和隶属度引导像素滤波模块引入KWFLICM算法,构造一种引导滤波约束的多目标核模糊聚类优化模型,采用最小二乘法对该模型进行迭代求解。在迭代过程中,通过像素引导隶属度滤波和隶属度引导像素滤波,分别修正输入图像的隶属度和像素值,进一步提高核模糊聚类算法对含噪图像的鲁棒性。实验结果表明,与同类核模糊聚类算法相比,该算法在莱斯噪声干扰下的误分率、精确度、峰值信噪比、Jaccard相似系数等评价指标上表现突出,具有更好的分割性能和更强的鲁棒性。     

基于Type-2模糊聚类的图像分割算法

模糊C均值算法是图像分割的常用方法,但该算法对噪声非常敏感。为此,提出一种新算法,在模糊C均值算法基础上引进Type-2模糊理论,以提高算法的分割准确性和鲁棒性。该算法对模糊C均值算法中每一个样本的隶属度进行分段线性拉伸,利用拉伸的结果作为一个新的隶属度函数,并用该函数对图像进行分割。实验结果表明,该算法准确性较高,且具有良好的抗噪能力。     

隶属度修正类模糊C-均值聚类算法的对比分析

为了更深入的对模糊C-均值聚类算法进行研究,从提高算法的收敛速度角度着手,总结归纳了以RCFCM、S-FCM、PIM和FCMα等算法为代表的隶属度修正类模糊C-均值聚类算法,跟踪阐述了其研究进展.为了展现算法的全貌,从不同参数和不同模糊指数等角度实验分析了各算法的性质和特点.根据实验分析结果,为其后续研究指明了方向.上述工作将为FCM算法的进一步研究提供有益的参考.     

基于可能性理论的聚类分析

可能性理论是处理不确定、不精确数据或信息的一种方法,它是建立在模糊集理论上,在聚类中引入可能性理论,符合人们的思维方式。该文根据可能性理论,从聚类集合的对象之间的相似度上考虑提出了可能性匹配,它通过可能相似程度和必要相似程度概念来表达,可能相似程度尽可能地消除人聚类的主观误差,而必要相似程度尽可能保存信息,符合人们的思维方式,在聚类分析广泛应用的现实中具有较好的应用前景。