特征空间属性加权混合C均值模糊核聚类算法

可能性聚类算法（PCM）通过引入可能隶属关系来提高聚类中心免于噪声干扰的能力,但是其往往趋向找到相同的集群。为了克服PCM算法的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中。提高了算法的抗噪能力。但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。因此提出了一种特征空间属性加权混合C均值模糊核聚类算法WKFM,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的集群转化为高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现含有噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。     

动态加权模糊核聚类算法

为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法.该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据.仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性.     

成对约束的属性加权半监督模糊核聚类算法

在机器学习和数据挖掘中,带约束的半监督聚类是一个活跃的研究领域。为了利用约束条件获得表现更优异的聚类效果,提出了一种成对约束的属性加权半监督聚类算法,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,在传统模糊聚类算法中融合半监督学习机制并通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间。实验结果表明,该算法优于相似的成对约束的竞争群算法（PCCA）。     

核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法

为了减小噪声点对聚类中心的影响,可能性聚类算法(PCM)把可能隶属关系引入到聚类的过程中,但是其往往趋向找到相同的集群。PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。针对上述问题,提出了一种核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法,该算法通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的群体转化成高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现融入噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。     

核聚类算法

该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法，通过利用Mercer核，作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后，在特征空间中进行聚类，由于经过了核函数的映射，使原来没有显现的特征突出来，从而能够更好地聚类，该核聚类方法在性能上比以典的聚类算法有较大的改进，具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类，仿真实验的结果证实了核聚类方法的可行性和有效性。     

一种改进的加权模糊核聚类算法

聚类算法对初始值的依赖性较大,通常容易陷入局部最优, 很难得到稳定的聚类结果.为改善该问题,本文提出了一种改进的加权模糊核聚类算法,将迭代自组织的数据分析算法(ISODATA)的思想引入到加权模糊核聚类算法(WFKCA)中,利用聚类中心分裂/合并的中间结果来调整初始中心,降低了WFKCA算法收敛于局部最优的可能.改进算法采用特征空间中的计算度量,将单值标准差阈值扩展为标准差阈值向量,并增加了对聚类中心的调整幅度.实验结果显示,该算法在不同结构和维数的数据集上都取得了更稳定的聚类精度.     

基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法

经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出了一种基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法,将可能性聚类应用到模糊聚类中以提高其对噪声或例外点的抗干扰能力;同时,根据不同类的具体特性动态计算样本各个属性特征对不同类别的重要性权值及各个样本对聚类的重要性权值,并优化选取核参数,不断修正核函数把原始空间中非线性可分的数据集映射到高维空间中的可分数据集。实验结果表明,基于样本-特征加权模糊聚类算法能够减少噪声数据和例外点的影响,比传统的聚类算法具有更好的聚类准确率。     

基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法

经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出了一种基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法,将可能性聚类应用到模糊聚类中以提高其对噪声或例外点的抗干扰能力;同时,根据不同类的具体特性动态计算样本各个属性特征对不同类别的重要性权值及各个样本对聚类的重要性权值,并优化选取核参数,不断修正核函数把原始空间中非线性可分的数据集映射到高维空间中的可分数据集。实验结果表明,基于样本-特征加权模糊聚类算法能够减少噪声数据和例外点的影响,比传统的聚类算法具有更好的聚类准确率。     

改进的离群核模糊聚类算法

针对离群点数据的发现问题,提出一种改进的离群核模糊聚类算法,利用先验知识,选择聚类目标函数,并将聚类中心作为初始化参数,有效提高算法的收敛速度,减少其整体运行时间,仿真实验结果表现,该算法是有效的。     

基于核的模糊熵聚类算法

Dat Tran等提出的模糊熵聚类算法FEC是模糊C均值聚类算法FCM的一种改进,FEC在FCM的基础上引入熵的概念,对隶属度值分布方面进行算法的优化,但FCM与FEC二者在非线性可分数据处理时表现并不理想。本文提出一种新的基于核的模糊熵聚类算法KFEC,结合模糊熵聚类算法和核聚类算法的优点来增强聚类效果。对比实验表明KFEC能够处理非线性可分的数据的聚类问题,在一定程度上提高了聚类的质量。     

基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法

针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SFCM (fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点到点之间的距离转化为点到空间的距离,很好的平衡了考察像素点临近像素点的灰度信息与位置信息间的关系,进一步克服了临近像素的位置差异对考察像素影响不同的缺点.通过在合成图像和自然图像上的大量实验并与几个传统算法进行对比,不仅表现出了很强的抗干扰能力,提高了聚类精度,并且很好的保留了原图像边缘等细节信息,体现出了较强的鲁棒性.     

修正核函数模糊聚类算法

应用核函数度量的紧致性和分离性,给出了一种新的聚类有效性指标KKW,由KKW指标得到最优聚类数并用于修正核函数模糊聚类算法(MKFCM),由于经过了修正核函数的映射,使原来没有显现的特征突显出来。用MKFCM对Wine和glass数据集进行聚类,每一类的聚类正确度大于90%;对于缺失数据的Wisconsin Breast Cancer 数据,错分率为4.72%。该聚类方法在性能上比经典聚类算法有所改进,具有更快的收敛速度以及较高的准确度。仿真实验的结果证实了修正核聚类方法的可行性和有效性。     

基于核的非凸数据模糊K-均值聚类研究

将模糊K-均值聚类算法与核函数相结合,采用基于核的模糊K-均值聚类算法来进行聚类。核函数隐含地定义了一个非线性变换,将数据非线性映射到高维特征空间来增加数据的可分性。该算法能够解决模糊K-均值聚类算法对于非凸形状数据不能正确聚类的问题。     

优化KPCA特征提取下的FCM算法研究

利用核函数主元分析（KPCA）方法对大样本、高维数据进行特征提取预处理,并结合文化算法（CA）选择最优或接近最优的核函数,将其用于模糊C均值（FCM）聚类中,不但有效地提取了样本的非线性信息,而且使样本维数得到约简。实验表明该方法具有较好的聚类效果和更少的训练时间。     

一种遗传模糊聚类算法及其应用

研究一种基于遗传算法的模糊聚类方法,即将遗传算法得到的聚类中心作为模糊C-均值（FCM）聚类算法初值,这样既可以克服FCM算法对初始中心敏感的缺点,也可以解决遗传算法只能找到近似解的问题。将算法用于通信信号的星座聚类,根据聚类有效性函数自适应地确定聚类中心,并完成信号类型的识别。仿真实验证明,当存在较小的定时误差时,算法对PSK和QAM信号仍然是有效的。     

基于词条属性聚类的文本特征选择算法

文本挖掘之前首先要对文本集进行有效的特征选择,传统的特征选择算法在维数约减及文本表征方面效果有限,并且因需要用到文本的类别信息而不适用于无监督的文本聚类任务。针对这种情况,设计一种适用于文本聚类任务的特征选择算法,提出词条属性的概念,首先基于词频、文档频、词位置及词间关联性构建词条特征模型,重点研究了词位置属性及词间关联性属性的权值计算方法,改进了Apriori算法用于词间关联性属性权值计算,然后通过改进的k-means聚类算法对词条特征模型进行多次聚类完成文本特征选择。实验结果表明,与传统特征选择算法相比,该算法获得较好维数约减率的同时提高了所选特征词的文本表征能力,能有效适用于文本聚类任务。     

基于核的直觉模糊聚类算法

针对现有的直觉模糊聚类算法性能的问题,提出一种基于核的直觉模糊聚类算法(IFKCM)。该算法引入高斯核函数,将直觉模糊集合从原始观察空间映射到高维特征空间,减少了计算时间且提高了聚类精度;同时改进了现有的直觉模糊聚类算法中的概率型约束条件,使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性。最后,通过实际数据和人工数据与常用聚类算法进行了对比实验,结果表明该算法较大幅度地提高了直觉模糊聚类算法的性能。