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结合模糊聚类的类内紧致性和类间分离性信息,提出一种新的模糊聚类有效性指标。该指标能够确定由模糊C-均值算法(FCM)所得模糊划分的最优划分和最佳聚类数。在1个人造数据集和4个真实数据集上进行对比实验,结果表明该指标性能的优越性。 相似文献
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点密度加权FCM算法的聚类有效性研究 总被引:2,自引:2,他引:0
刘小芳 《计算机工程与应用》2006,42(15):20-22,55
模糊C-均值(FCM)算法是一种非监督的模式识别方法。由于该算法具有对数据集进行等划分的趋势,影响其聚类精度。利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种点密度加权模糊C-均值算法。该方法不仅在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,而且具有良好的收敛性。当以聚类已知的少量数据点作为监督信息指导聚类,聚类效果进一步改善。并用聚类有效性函数对算法的聚类有效性进行了评价,从而为算法的聚类性能提供了理论依据。 相似文献
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一种基于隶属度优化的演化聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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以K-means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本计算距离矩阵,并以隶属度表示样本点对于类簇的可代表程度.通过常用的交替优化策略同时优化隶属度矩阵和风格标准化矩阵.文中算法可以有效利用样本的风格信息和样本点与类簇之间的关系信息,在人工数据集和真实数据集上的实验表明算法的有效性. 相似文献
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改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法 总被引:9,自引:4,他引:5
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM,并建立基于熵的聚类有效性函数,对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明,Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足,而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。 相似文献
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针对非充分数据集及噪声对聚类分析的干扰,基于模糊C均值(FCM)框架下的聚类技术,即一般化的增强模糊划分聚类算法(GIFP-FCM),探讨具有迁移学习能力的聚类方法--融入迁移学习机制的GIFP-FCM算法(T-GIFP-FCM)。该算法通过有效利用历史相关场景(域)总结得到的知识来指导当前场景(域)中信息不足时的聚类任务,从而提高聚类效果。通过在模拟数据集及真实数据集上的仿真实验,结果显示文中算法较之传统算法在处理信息不足任务时具有更佳的性能。 相似文献
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《计算机科学与探索》2016,(2):220-229
模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法是一种常用的基于目标函数最小化的聚类算法。目前已经提出了相当数量的聚类算法是对模糊C均值聚类算法的改进,例如AFCM算法、GK算法等。对最近发表的基于Bregman距离的模糊聚类算法进行了改进,通过在FCM模糊聚类框架中引入Total-Bregman距离提升了聚类算法的聚类性能。同时对基于Total-Bregman距离的模糊聚类算法的收敛性质进行了理论分析。实验部分对来自UCI数据库的几个数据集进行了聚类,证明了算法的有效性和收敛性。 相似文献