基于K-means聚类的灰度图像分割

图像分割是图像分析的关键步骤,具有十分重要的应用价值和研究价值。本文K-means聚类的特点,叙述了应用K-means聚类算法进行灰度图像分割,经实验结果表明,此算法能较好的用于图像分割上。     

基于新聚类有效性函数的改进K-means算法

在K-means算法中,聚类数k是影响聚类质量的关键因素之一。目前,已经提出了许多确定最佳k值的聚类有效性方法,但这些方法都不能很好地处理两种数据集:类（簇）密度不同的数据集和类间距比较小的数据集(含有合并簇的数据集)。为此,提出了一种新的聚类有效性函数,该函数定义为数据特征轴总长度的平方与最小类间距的比值,最佳聚类数为这个比值达到最小时对应的k值。同时,为减小K-means算法对噪声和孤立点数据的敏感性,使用了基于加权的改进K-平均的方法计算类中心。实验证明,与其他算法相比,基于新聚类有效性函数的K-wmeans算法不仅降低了噪声和孤立点数据对聚类结果的影响,而且能有效地处理上面提到的两种数据集,明显提高了数据聚类质量。     

优化初始聚类中心的K-means聚类算法

针对传统K-means算法对初始中心十分敏感,聚类结果不稳定问题,提出了一种改进K-means聚类算法。该算法首先计算样本间的距离,根据样本距离找出距离最近的两点形成集合,根据点与集合的计算公式找出其他所有离集合最近的点,直到集合内数据数目大于或等于[α]（[α]为样本集数据点数目与聚类的簇类数目的比值）,再把该集合从样本集中删除,重复以上步骤得到K（K为簇类数目）个集合,计算每个集合的均值作为初始中心,并根据K-means算法得到最终的聚类结果。在Wine、Hayes-Roth、Iris、Tae、Heart-stalog、Ionosphere、Haberman数据集中,改进算法比传统K-means、K-means++算法的聚类结果更稳定;在Wine、Iris、Tae数据集中,比最小方差优化初始聚类中心的K-means算法聚类准确率更高,且在7组数据集中改进算法得到的轮廓系数和F1值最大。对于密度差异较大数据集,聚类结果比传统K-means、K-means++算法更稳定,更准确,且比最小方差优化初始聚类中心的K-means算法更高效。     

基于最优类中心扰动的萤火虫聚类算法

萤火虫算法FA是受自然界中萤火虫的发光特性以及通过发光交流信息的现象启发提出的一种新的群智能优化算法。在该算法中,萤火虫被吸引向亮度高的萤火虫移动,最亮的萤火虫随机移动,导致该算法聚类时存在收敛速度较慢、后期容易在最优值附近振荡、稳定性较差的问题。据此,对萤火虫的移动方式和随机扰动方式做了改进,提出了一种改进的萤火虫聚类算法——基于最优类中心扰动的萤火虫聚类算法。实验比较了步长因子的取值。UCI数据集的仿真结果表明,该聚类算法的聚类效果较好,能消除FA在最优值附近反复振荡的问题,算法的稳定性和收敛性明显提高。     

基于K-means文本聚类算法研究

K-means算法是数据挖掘中非常经典的算法。通过数据之间内在关联性将同类数据组合在一起,这对于大量混乱的数据进行资源整合具有非常重要的意义。就K-means聚类算法在文本处理领域的应用展开研究,分析在文本聚类过程中数据的处理流程,涉及文本中特征项的选取、文本的预处理操作、文本的结构化表示和文本之间相似度计算等步骤。     

基于云计算的并行K-means聚类算法设计研究

随着数据量的不断增加,传统的数据处理方法已经无法满足现代大数据处理的需求。近年来,云计算作为一种新型的数据处理方法逐渐被广泛采用。在云计算背景下,K-means聚类算法是一个重要的数据挖掘工具,拥有广泛的应用场景,包括图像处理、文本分析等。但是,当数据量大到一定程度时,传统的K-means聚类算法存在计算效率低和内存占用过大的问题。文章介绍了一种基于云计算的并行K-means聚类算法设计方案,介绍了云计算的概念、云平台技术的应用、云计算平台对并行计算的支持。实验结果表明,K-means算法在处理大规模数据集时的运行时间较长,而采用云计算平台进行并行化计算可以有效提高算法的运行效率。     

对K-means及势函数聚类算法的研究与改进

在目前聚类方法中, k-means与势函数是最常用的算法,虽然两种算法有很多优点,但也存在自身的局限性。 k-means聚类算法：其聚类数目无法确定,需要提前进行预估,同时对初始聚类中心敏感,且容易受到异常点干扰;势函数聚类算法：其聚类区间范围有限,对多维数据进行聚类其效率低。针对以上两种算法的缺点,提出了一种基于 K-means 与势函数法的改进聚类算法。它首先采用势函数法确定聚类数目与初始中心,然后利用K-means法进行聚类,该改进算法具有势函数法“盲”特性及K-means法高效性的优点。实验对改进算法的有效性进行了验证,结果表明,改进算法在聚类精度及收敛速度方面有很大提高。     

一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法

针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚类,有效地克服了模糊C-均值聚类的不足,同时增强了萤火虫算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地收敛于全局最优解,具有较好的聚类效果。     

基于K-Medoide聚类的黑客画像预警模型

针对复杂的网络攻击行为,以网站安全日志数据作为研究基础,构建一套基于黑客群体画像的预警模型.根据安全日志数据提取黑客的行为特征构建黑客画像;使用K-Medoide算法对黑客画像进行聚类,构建黑客群体画像,同时分析每个簇的主要特征,根据攻击手段给出相应的预防措施;设计一套基于黑客群体画像的预警模型.实验结果表明,簇数为8...     

基于聚类准则函数的改进K-means算法

K-means算法所使用的聚类准则函数是将数据集中各个簇的误差平方值直接相加而得到的,不能有效处理簇的密度不均且大小差异较大的数据集。为此,将K-means算法的聚类准则函数定义为加权的簇内标准差之和,权重为簇内数据对象数占总数目的比例。同时,调整了传统K-means算法将数据对象重新分配给簇的方法,采用一个数据对象到中心点的加权距离代替传统K-means算法中的距离,将数据对象分配给使加权距离最小的中心点所在的簇。实验结果表明,针对模拟数据集的聚类,改进K-means算法可以明显减少大而稀的簇中数据对象被错误地分配到相邻的小而密簇的可能性,改善了聚类的质量;针对UCI数据集的聚类,改进算法使得各个簇更为紧凑,从而验证了改进K-means算法的有效性。     

基于MapReduce的K-means聚类集成

针对传统聚类算法难以高效进行海量数据聚类分析的问题,提出一种基于MapReduce框架的K-means聚类集成算法。利用K-means算法生成不同聚簇数目的基聚类结果,改进共协关系矩阵,依据数据点对出现次数进行集成,自动得出最终聚类结果。实验结果表明,该算法能够有效地改善聚类质量,具有良好的扩展性,适用于海量数据的聚类分析。     

Improving K-means clustering with enhanced Firefly Algorithms

In this research, we propose two variants of the Firefly Algorithm (FA), namely inward intensified exploration FA (IIEFA) and compound intensified exploration FA (CIEFA), for undertaking the obstinate problems of initialization sensitivity and local optima traps of the K-means clustering model. To enhance the capability of both exploitation and exploration, matrix-based search parameters and dispersing mechanisms are incorporated into the two proposed FA models. We first replace the attractiveness coefficient with a randomized control matrix in the IIEFA model to release the FA from the constraints of biological law, as the exploitation capability in the neighbourhood is elevated from a one-dimensional to multi-dimensional search mechanism with enhanced diversity in search scopes, scales, and directions. Besides that, we employ a dispersing mechanism in the second CIEFA model to dispatch fireflies with high similarities to new positions out of the close neighbourhood to perform global exploration. This dispersing mechanism ensures sufficient variance between fireflies in comparison to increase search efficiency. The ALL-IDB2 database, a skin lesion data set, and a total of 15 UCI data sets are employed to evaluate efficiency of the proposed FA models on clustering tasks. The minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR)-based feature selection method is also adopted to reduce feature dimensionality. The empirical results indicate that the proposed FA models demonstrate statistically significant superiority in both distance and performance measures for clustering tasks in comparison with conventional K-means clustering, five classical search methods, and five advanced FA variants.     

一种基于密度的K-means算法

基于密度聚类的思想,提出了一种改进的K—means算法。算法吸取密度聚类算法的优点,利用对象的t-邻域密度作为选择初始聚类中心点的条件．选出较优的初始中心点,从而得到较好的聚类效果。通过实验表明,此方法相对于随机选取初始聚类中心点准确率较高、稳定性强、可伸缩性好。     

基于改进遗传算法的K-means聚类分析

K-means算法是聚类分析中的一种经典算法,但是K-means算法是一种局部搜索技术,受初始聚类中心的影响可能会过早收敛于最优解.而遗传算法具有良好的全局优化的能力,将遗传算法与K-means算法结合起来,能很好解决这一问题.在结合的过程中,又在最传统的遗传算法中改进染色体编码与适应度函数,从而优化k个中心点的选取,...     

免疫规划K-均值聚类算法识别电梯群控交通流模式

提出了一种基于免疫规划K-均值聚类算法的电梯交通流模式识别新方法,以该系统前7 d的交通流数据为样本,采用免疫k-均值算法对其进行聚类分析,产生的类别对应交通流模式,将实时采样数据划分到交通流模式对应的类中,能够识别25种交通流模式;实验表明该方法识别电梯交通流模式正确率高,可以指导系统优化派梯策略,算法的收敛速度较快,能够满足群控系统的实时性要求.     

改进遗传算法的K-均值聚类算法研究

传统的k-均值算法对初始聚类中心的敏感很大,极易陷入局部最优值;利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但后期容易出现收敛速度缓慢.为了克服上述缺点,文章将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,使个体浓度和适应度同时对个体的选择施加影响,以此提出基于改进遗传算法的K-均值聚类算法,该方法利用K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化搜索能力,较好地解决了聚类中心优化问题.试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量,并且具有较好的收敛速度.     

改进的K均值聚类算法彩色图像分割的研究

针对传统K均值聚类算法在彩色图像分割中受K值和初始聚类中心影响较大等问题。在基于图像子块划分的基础上给出了一种k值和初始聚类中心确定方法,并用区域生长算法对聚类后的子块进行块后处理,利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。     

一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法

空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K-均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验表明,其结果优于传统K-均值聚类方法及单纯的遗传算法聚类。