半监督加权模糊C均值聚类算法

对于团状、每类样本数相差较大的数据集,FCM算法和半监督模糊C均值聚类算法都不是最佳聚类方法,因为它们对数据集有等划分趋势。针对这种情况,利用样本点分布密度大小作为权值,结合半监督学习方法,提出半监督点密度加权模糊C均值聚类算法。在半监督学习过程中,对于求极值的问题采用模拟退火算法。结果证明,点密度加权模糊C均值聚类算法确实能提高聚类精度。     

基于区间直觉模糊集的C均值聚类算法

针对区间直觉模糊集(IVIFS)的聚类问题,提出了基于IVIFS的C均值聚类算法.算法首先应用IVIFS的欧氏距离,构造了聚类的目标函数;然后根据拉格朗日乘数法推导出聚类的迭代公式,得到IVIFS聚类算法;此外,还提出一种IVIFS聚类的有效性函数,并将此函数和聚类结合,给出可以确定最佳聚类类别数的聚类流程;最后通过实...     

基于K近邻加权的混合C均值聚类算法

该文提出了一种基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。首先该文利用模糊C均值聚类和可能性C均值聚类的优点,设计出一种混合C均值聚类算法。然后以K近邻规则为基础,计算出样本集的加权矩阵,最后得到基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。由于该算法考虑到了不同样本点对分类的影响程度,对较复杂的样本集合,能明显提高分类的正确性和鲁棒性。     

基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法研究

模糊聚类算法具有较强的实用性,但传统模糊C均值算法（FCM）具有对样本集进行等划分趋势的缺陷,没有考虑不同样本的实际分布对聚类效果的影响,当数据集中各样本密集程度相差较大时,聚类结果不是很理想。因此,提出一种基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法（DFCM算法）,该算法利用数据对象的密度函数作为每个数据点权值。实验结果表明,与传统的模糊C均值算法相比,DFCM算法具有较好的聚类效果。     

区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法

针对区间数模糊c均值聚类算法存在模糊度指数m无法准确描述数据簇划分情况的问题,对点数据集合的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法进行拓展,将其扩展到区间型不确定数据的聚类中。同时,分析了区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法的收敛性,以确定模糊度指数m1和m2的取值原则。基于合成数据和实测数据的仿真实验结果表明：区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法比区间数的模糊c均值聚类算法的聚类效果好。     

一种基于密度的加权模糊均值聚类算法

针对当数据集合中的数据属性差异不明显时,传统的均值聚类算法会收敛到局部最小值点,造成算法聚类结果不准、精度下降的问题,提出了一种基于密度的加权模糊均值聚类算法。该算法通过计算差异属性类中的相关密度,运用密度作为确定初始类中心的方法,得到了聚类效果更好的初始值。之后用加权模糊算法克服类划分中数据属性差异不明显带来的弊端,对类中差异属性进行归类划分。实验结果表明,该算法依然可以区分出不同属性的重要程度,而且其稳定性和聚类效果都有一定的提高。     

核模糊C均值算法的聚类有效性研究

针对核模糊C均值聚类（Kemelized Fuzzy C-Means,KFCM）算法的有效性评价,以核非线性映射为工具,将原空间中的六个著名有效性指标推广到高维特征空间,得到其对应的核化形式,并通过数值比较实验考察这些核化指标的性能及其对高斯核宽度β和模糊指数m的敏感特性。结果表明,在所考察的指标中,著名的Xie-Beni指标VXB及其改进指标VK的核化版本具有最好的性能和可靠性,可优先作为KFCM聚类算法的有效性准则。     

基于模糊C均值算法的类合并聚类算法研究

针对FCM（Fuzzy C-Means）算法对于初始聚类中心敏感,并只适合于发现球状类型簇的缺陷,提出采用冗余聚类中心初始化的方法降低算法对初始聚类中心的依赖,并先暂时将大簇或者延伸形状的簇分割成用多个小类表示,再利用隶属度矩阵提供的信息合并相邻的小类为大类,对FCM算法进行改进。实验结果显示改进的FCM算法能够在一定程度上识别不规则的簇,并减小FCM算法对初始聚类中心的依赖。     

结合蚁群聚类算法的模糊C均值聚类

模糊C均值（FCM）聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得FCM算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且FCM算法中聚类簇的个数一般需要人为设定。面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和FCM聚类算法进行结合,获得了一种改进的FCM聚类算法。该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给FCM算法进行再次聚类。利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷。经过实验验证,该算法较一般FCM算法具有更好的性能。     

结合蚁群聚类算法的模糊 C 均值聚类

模糊 C 均值(FCM)聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得 FCM 算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且 FCM 算法中聚类簇的个数一般需要人为设定.面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和 FCM 聚类算法进行结合,获得了一种改进的 FCM 聚类算法.该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给 FCM 算法进行再次聚类.利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷.经过实验验证,该算法较一般 FCM 算法具有更好的性能.     

An interval weighed fuzzy c-means clustering by genetically guided alternating optimization

The fuzzy c-means (FCM) algorithm is a widely applied clustering technique, but the implicit assumption that each attribute of the object data has equal importance affects the clustering performance. At present, attribute weighted fuzzy clustering has became a very active area of research, and numerous approaches that develop numerical weights have been combined into fuzzy clustering. In this paper, interval number is introduced for attribute weighting in the weighted fuzzy c-means (WFCM) clustering, and it is illustrated that interval weighting can obtain appropriate weights more easily from the viewpoint of geometric probability. Moreover, a genetic heuristic strategy for attribute weight searching is proposed to guide the alternating optimization (AO) of WFCM, and improved attribute weights in interval-constrained ranges and reasonable data partition can be obtained simultaneously. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm is superior in clustering performance. It reveals that the interval weighted clustering can act as an optimization operator on the basis of the traditional numerical weighted clustering, and the effects of interval weight perturbation on clustering performance can be decreased.     

一种基于粒子群优化的可能性C均值聚类改进方法

提出了一种基于拉子群优化的可能性c均值(Possibilistic Gmeans, PCM)聚类改进方法。该方法首先通过改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏感,提高聚类的精度;其次,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对编码进行优化,以有效地克服PCM聚类算法容易导致聚类一致性和陷入局部最优解的缺点,减少算法的迭代次数。通过人造数据集和UCI数据集上的实验,表明该算法在计算复杂度、聚类精度和全局寻优能力方面表现得较为突出。     

层次分析法中群组决策的计算机仿真

根据群组两两比较的实际数据,利用统计方法拟合区间成对比较阵中不确定元素的概率分布,给出了求解层次分析法群组决策的仿真方法,并制作了多准则决策的应用软件。该方法尤其适用于复杂的群组决策问题,并且能得到更丰富的综合评价信息。     

基于微博的用户相似度计算研究

针对传统的相似度计算方法和评价标准在准确、高效地度量微博用户相似关系时不理想的缺陷,提出一种新的微博用户相似度的计算方法。该方法针对不同的属性数据结构采用不同的计算方式,并根据属性统计信息对各个属性赋值,利用层次分析法确定各属性权值,最后构建综合相似度计算模型。实验结果表明,相对于传统的相似度计算方法,所提计算方法衡量用户相似的准确度提高了22.6%,召回率提高了12.7%,F1度量值提高了29.5%。     

基于多目标模糊决策的最佳路径分析

在进行最佳路径选取时,如何综合考虑多种模糊因素的影响和确定每个因素影响的大小是一个关键问题。该文建立了用于最佳路径分析的道路层次模型,给出了多目标模糊决策的数学模型,确定了各种影响因素的模糊隶属度函数,应用层次分析方法确定了各个影响因素的权重。在Dijkstra最短路径算法的基础上,提出了应用多目标模糊决策的方法来实现在多种模糊因素影响下的最佳路径选择,并通过实例分析和仿真实验验证r该方法的正确性。     

广义可能性C均值聚类算法

可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,并利用粒子群算法(PSO)对样本模糊隶属度进行估计。GPCM算法突破了PCM算法对参数m的约束。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于模糊综合评判的教师效绩评价系统的开发

模糊综合评判作为模糊数学的具体应用方法,广泛应用于实际.基于模糊综合评判的高校教师效绩评价系统,实现了多级因素集评价,具有用户接口、评价指标体系编辑、算法执行、异常处理、其他功能等模块,实现了高校教师效绩评价定性关系的定量化,评价体系还适用于企业对员工的效绩评价等其他领域.     

基于遗传算法的自适应文本模糊聚类研究

针对FCM聚类算法时初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数C难以确定的问题,提出一种基于遗传算法的自适应文本模糊聚类方法.该方法首先将文档集合表示成向量空间模型,并采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择文本向量作为初始聚类中心形成染色体,然后结合FCM算法的高效性和遗传算法的全局优化能力,通过遗传进化,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该算法是一种精确高效的文本聚类方法.     

一种使用启发式搜索优化的模糊规则分类方法

文章提出了一种基于模糊规则的分类方法。该方法首先介绍了基于模糊C均值聚类的模糊规则提取,然后利用所建立的模糊规则库设计了一种分类算法,并且利用启发式搜索来精简分类规则。使用IRIS数据对该文的方法进行了性能测试,结果表明该方法在训练样本较少的情况下,能得到很好的分类效果,并且通过规则精简,所使用的规则数目大大下降,而分类性能更加优良。