基于属性权重区间监督的模糊C均值聚类算法

在加权模糊聚类算法中,属性权重确定的合理性是一个重要问题.鉴于用区间数描述决策者推理模糊性的优越性,提出属性权重用区间数表示,由区间层次分析法获得属性对聚类的贡献度,并以该区间为约束条件,提出了可同时获得属性权重和聚类结果的模糊C均值聚类新算法.实验结果表明,该算法以决策者的经验和偏好为监督,可避免迭代计算陷入不必要的局部极小解,能够提高权重分配的合理性,进而得到了更为准确的聚类结果.     

自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

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。     

属性——统计混合聚类算法研究

对属性———统计混合聚类算法进行研究。在属性均值聚类算法和Woodbury算法的基础上,对目标泛函进行改进,提出属性———统计混合聚类算法。文章证明了属性均值聚类算法和模糊C均值聚类算法(FCM)分别是属性-统计混合聚类算法的一个特例。     

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。     

基于加权模糊C均值聚类的空预器积灰监测研究

电站空预器积灰会严重影响机组运行经济性。提出加权模糊C均值聚类算法对空预器积灰程度进行监测,该方法计算多维样本中每一维数据的标准差,将其作为权重,计算样本与类心之间的加权欧式距离,降低模糊C均值聚类算法对离群点的敏感度。利用人工数据对该方法进行验证,结果表明,相比于传统模糊C均值聚类算法,提出的方法对离群点识别更加准确,分类结果更加合理。进一步将此方法用于空预器实际运行数据中,结果表明,此方法能够有效反映出空预器积灰程度随运行时间的变化。     

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。     

基于马氏距离特征加权的模糊聚类新算法

模糊聚类分析是模糊模式识别中一个重要研究领域,而其中最经典的模糊C均值算法认为样本矢量各特征对聚类结果贡献均匀,没有考虑不同的属性特征对模式分类的不同影响,在处理属性高相关的数据集时,该算法分错率增加。针对这些问题,提出了一种基于马氏距离特征加权的模糊聚类算法,利用自适应马氏距离的优点对特征加权处理,对高属性相关的数据集进行更有效的分类。实验证明该方法的可行性和有效性。     

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。     

多属性单一趋势结构时序数据的聚类模型

针对多属性单一趋势结构时序数据的特点,提出一种加权免疫遗传模糊C均值聚类方法。为确立相似度权值,建立权值优化模型,利用改进离子群算法对模型进行求解;针对传统模糊C均值初始中心敏感的问题,将免疫机理引入到遗传算法框架中,对模糊C均值进行改进。实例验证结果表明,权值优化模型是合理有效的,求解方法具有较高的收敛精度及速度,与其它方法相比,聚类方法具有较高的收敛精度。