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模糊c均值聚类算法中参数m的优选 总被引:6,自引:0,他引:6
本文利用模糊决策理论提出了一种模糊c均值(FCM)聚类算法中加权指数m的优选方法.文中定义了合适的模糊目标和模糊约束,通过模糊决策确定最佳的m值,以保证FCM算法获得好的聚类效果.实验结果显示了该方法的有效性,并得到实际应用中m的最佳取值范围为[1.5,2.5]. 相似文献
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模糊C均值(FCM)聚类用于彩色图像分割具有简单直观、易于实现的特点,但存在聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题,为此,提出了一种快速模糊聚类方法(FFCM)。这种方法利用分层减法聚类把图像数据分成一定数量的色彩相近的子集,一方面,子集中心用于初始化聚类中心点;另一方面,利用子集中心点和分布密度进行模糊聚类,由于聚类样本数量显著减少以及分层减法聚类计算量小,故可以大幅提高模糊C均值算法的计算速度,进而可以利用聚类有效性分析指标快速确定聚类数目。实验表明,这种方法不需事先确定聚类数目并且在优化聚类性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现彩色图像的快速分割。 相似文献
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FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题,为此,提出一种快速的模糊C均值聚类方法(FFCM)。首先,对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换,从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集;然后,利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小,因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度,进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明,这种方法不需要事先确定聚类数目,在聚类有效性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现了彩色图像的快速分割。 相似文献
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基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于荼味信号识剐的方法。该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函教的自动确定,并对模糊加权型推理法进行了改进,在此基础上构枣了一个模糊神经网络模型。通过5种茶味信号识别的仿真实验,表明本文提出方法的有效性。 相似文献
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聚类有效性指标用于评价聚类结果的有效性。根据聚类的基本特性,提出了一个新的用于发现最优模糊划分的聚类有效性指标,该有效性指标采用模糊划分测度和信息熵两个重要因子来评价模糊聚类的有效性。其中,模糊划分测度用于评价聚类的类内紧致性与类间分离性,而信息熵则反映了模糊聚类划分结果的不确定性程度。实验结果表明,该聚类有效性指标能对模糊聚类结果的有效性进行正确的评价,特别是对于空间数据的聚类有效性评价,同其他有效性指标相比,它不仅能得到最优的模糊划分,而且对权重系数也是不敏感的。 相似文献
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近年来谱聚类算法在模式识别和计算机视觉领域被广泛应用,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了区间模糊谱聚类图像分割方法。该方法首先利用灰度直方图和区间模糊理论得到图像灰度间的区间模糊隶属度,然后利用该隶属度构造基于灰度的区间模糊相似性测度,最后利用该相似性测度构造相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对图像进行划分,得到最终的图像分割结果。由于区间模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该方法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。 相似文献
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基于有效性测度的基因表达数据的模糊聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文讨论了模糊聚类中的模糊C均值算法和聚类有效性测度。结合基因微阵列的特点,设计并实现了一种基于聚类有效性函数的模糊C均值模型。将该种模型运用于公开的白血病基因表达数据,取得了与实际情况相吻合的实验结果。 相似文献
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一种基于模糊度的聚类有效性函数 总被引:3,自引:0,他引:3
根据模糊集理论,结合模糊C-均值聚类算法的约束条件,提出聚类模糊集概念,定义聚类模糊度.通过深入分析聚类模糊集的模糊度和贴近度在聚类评价中的作用,设计出一种模糊聚类有效性函数,并给出应用该函数实现模糊C-均值聚类有效性判定的具体步骤.实验结果表明,本文提出的聚类有效性函数是合理的. 相似文献