模糊聚类分析法在郁金裂解色谱测定指纹图谱中的应用研究

采用模糊聚类分析法对10个郁金样品的裂解色谱图在16个峰参数上进行分类,并讨论了6种聚类方法的分类效果。分类所得结果与实际相符。研究表明该方法能全面、综合地反映图谱间的相似性关系,从而为中药指纹图谱的建立提供了有力的依据,也为准确地选出有代表性的图谱提供了一种直观、便捷的方法。     

新模糊聚类有效性指标

模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法,该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标,对聚类结果进行有效性验证。该指标从划分熵、隶属度、几何结构角度,定义了紧凑度、分离度、重叠度三个重要特征测量。在此基础上,提出了一种最佳聚类数确定方法。将新聚类有效性指标和传统有效性指标在6个人工数据集和3个真实数据集进行实验验证。实验结果表明,所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估,适合确定样本的最佳聚类数。     

用于文本聚类的模糊谱聚类算法

谱聚类方法的应用已经开始从图像分割领域扩展到文本挖掘领域中,并取得了一定的成果。在自动确定聚类数目的基础上,结合模糊理论与谱聚类算法,提出了一种应用在多文本聚类中的模糊聚类算法,该算法主要描述了如何实现单个文本同时属于多个文本类的模糊谱聚类方法。实验仿真结果表明该算法具有很好的聚类效果。     

基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法

谱聚类作为一种有效的方法广泛应用于机器学习。通过分析谱聚类初始化敏感的实质,引入对初值不敏感的模糊K-harmonic means算法来克服这一缺点,提出一种基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法（FKHM-SC）。与传统谱聚类算法以及对初值敏感的K-means、FCM算法相比,改进算法不仅可以识别有挑战性的人工数据,并且可以得到稳定的聚类中心和聚类结果,同时提高了聚类的精确度。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于PAT-array和模糊聚类的文本聚类方法

阐述了基于后缀树的文本聚类（STC)算法,对其所存在的缺陷进行了分析,并在此基础上提出了采用PAT-array和模糊聚类相结合的方法对其进行的改进,以提高聚类的质量。     

基于概率典型性和聚类排斥的无噪声模糊聚类方法

提出了建立在概率典型性和聚类排斥基础上的一个新型无噪声模糊聚类方法RTCM，给出了它的迭代算法过程，并验证了它的收敛性．首先引述了一般的聚类方法，它们主要分为两种：噪声聚类，如模糊c均值（FCM）、可能模糊c均值（FPCM）；无噪声聚类，如NC、PCM等，然后给出了RTCM算法模型和过程，并验证了它的局部收敛性．该算法解决噪声环境下的数据聚类问题，避免了重叠聚类．对比试验表明，该算法改善了噪声环境下FCM，NC、PCM、FPCM的聚类中心质量，有效地解决了PCM在近邻聚类数据中的聚类重叠问题．     

一种基于模糊核聚类的谱聚类算法

谱聚类是对样本拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,不局限于原始数据的分布形状,可收敛于全局最优解,但不能准确反映样本间的实际关系,而模糊核聚类可利用模糊数学理论确定样本间的模糊关系。为此,在调整相似度度量函数和距离度量函数的基础上,将模糊核聚类融合到谱聚类算法中,提出SC-KFCM算法,利用模糊划分改进谱聚类中的硬划分,根据特征向量间的相似性和关联程度建立模糊隶属关系并对样本进行聚类,从而弥补谱聚类中硬划分部分对聚类结果造成的影响。实验结果表明,SC-KFCM算法在不同分布特点及维数的数据集上均取得了较稳定的聚类结果和较高的聚类精度。     

基于特征选择和协同模糊聚类的模糊建模研究

为了提高模糊模型辨识效率,提出了一种新的模糊模型建摸方法,该方法由两步组成：（1）采用基于特征相似性的特征选择方法,去除原始数据的冗余;（2）利用协同模糊聚类与G-K相结合的算法初始化模糊模型,使其前件和后件参数得到优化。采用该算法对有效的特征进行协同模糊聚类,模型参数得到改善,提高了模糊模型辨识的效率。模糊建模的实验结果表明了该方法的有效性。     

蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究

针对模糊文本聚类算法（FCM）对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法（FACA）。该算法采用蚁群聚类算法（ACA）找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法（FACA）效果更有效,更适合应用于大型的数据集。     

软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法的研究

讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,提出一种软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成,将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值,从而提高模糊C-均值聚类算法的收敛速度,这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊C-均值聚类算法比模糊C-均值算法迭代调整过程短,收敛速度快,聚类效果好。     

基于FCM和遗传算法的图像模糊聚类分析

聚类分析在模式识别和图像处理领域中有着极为重要的意义和广泛的应用前景。常用的聚类分析的方法是模糊C均值算法（FCM）,但是FCM算法容易陷入局部最优解。提出一种基于FCM和遗传算法对图像进行模糊聚类分析的方法。对输入图像进行纹理特征提取,通过主成分分析法对提取的特征向量进行降维处理,降低图像聚类分析算法的复杂度,提高结果的精确度,结合FCM和遗传算法对图像数据进行模糊聚类分析。实验结果表明该方法可以得到较好的分类效果。     

结合方向信息和模糊聚类的指纹图像二值化方法

尽管指纹图像具有局部方向一致性,但在一些局部区域,尤其是包含指纹奇异点的区域点方向变化仍然较大.鉴于此在求出指纹各个像素的点方向以后对指纹图像进行分块,引入了方向信息可靠块和方向信息不可靠块的概念.对方向信息可靠块提出一种用方向信息分割指纹图像的方法.对方向信息不可靠块,采用两种方法区分出指纹决和背景块:一是利用该块的均值、方差;二是利用邻域信息.在此基础上对不可靠块中的指纹块采用加权模糊C.均值聚类的方法对其进行二值化.实验表明:用本文提出的方法对指纹图像进行二值化处理后得到的二值图像脊线光滑无孔洞.对断线起到了一定的连接作用,而且对于方向变化较大的分块避免了二值化后纹线的偏移.     

特征选择的和声模糊聚类研究与应用

采取了3种必要的措施提高了聚类质量：考虑到各维数据特征属性对聚类效果影响不同,采用了基于统计方法的维度加权的方法进行特征选择;对于和声搜索算法的调音概率进行了改进,将改进的和声搜索算法和模糊聚类相结合用于快速寻找最优的聚类中心;循环测试各种中心数情况下的聚类质量以获得最佳的类中心数。该算法被应用于并行计算性能分析中,用于识别并行程序运行时各处理器运行性能瓶颈的类别。实验结果表明该算法较其他算法更优,这样的性能分析方法可以提高并行程序的运行效率。     

基于空间邻域加权的模糊C-均值聚类及其应用研究*

针对模糊C-均值聚类法用于图像聚类时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分类现象,提出一种新的基于空间邻域加权的模糊C-均值图像聚类法。首先,定义了一个空间邻域信息函数,该函数能够有力抑制噪声点,同时能够很好保留边界的特性;其次,设计了具有空间约束的样本邻域信息加权隶属度矩阵;最后,将该方法应用于人工合成图像和模拟MR脑图像的聚类。实验结果表明,该方法能够获得较好的聚类效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。     

基于模糊多重集的Web页面与用户聚类算法研究

对 Web 页面和用户的聚类算法提出了一种CAFM聚类算法.在该算法中,把模糊多重集的概念引入到模糊聚类算法中,将反映用户浏览行为的页面点击次数、停留时间、用户偏好等因素用模糊多重集来综合刻画用户访问站点的兴趣度,再以此来建立模糊多重相似矩阵直接进行聚类.通过实例说明了算法的具体计算过程和可行性.     

基于分子指纹的中药化合物数据库的层次聚类分析(英文)

作为高通量筛选的一种有效方法,虚拟筛选得到了越来越广泛的应用。当靶分子结构未知时,往往使用基于配体的虚拟筛选方法。在基于配体的虚拟筛选方法中,相似性方法起着非常重要的作用。基于中药有效成分化合物数据库,进行了层次凝聚聚类分析。在化学信息系统中,有许多的距离/相似性度量方法和相似性系数。在化学结构的表示和特征选择方面,使用了广泛使用的Daylight分子指纹。采用CDK项目来计算基于Daylight分子指纹的Tanimoto系数作为分子相似性度量方法。对TCM数据库进行了层次凝聚聚类分析,并在聚类之前应用了化学结构领域知识来进行待聚类数据的预处理。在层次聚类时,设定了0.75作为聚类的相似度阈值。计算了层次聚类过程中Kelly方法中的惩罚值来获取最合适的簇数量,通过该方法得到的簇数量与采用0.75作为相似度阈值聚类得到的簇数量非常接近。针对每一个包含多个化合物的簇,选取了多个化合物作为该簇的代表性化合物。同时根据聚类结果分析了Tanimoto系数的缺点。在后续工作中,可对TCM数据库进行分子骨架分析和多样性分析,并基于分子骨架进行聚类。     

聚类分析与模糊评判结合的入侵检测算法

针对K-prototypes聚类算法处理混合型入侵检测数据时易陷入局部最优且对初始值敏感的问题,提出了一种基于K-prototypes与模糊评判相结合的入侵检测方法,利用K-prototypes对数据进行统计归类,在聚类中建立模糊评判模型,从统计和特征两方面对数据进行双重判定。实验结果表明两种算法的有效结合,可以提高任一种算法单独使用时的检测性能,有效地提高了检测率,降低了误检率。     

模糊聚类分析在突发事件应急物资分类中应用

为了对应急物资进行合理分类,提出了基于模糊聚类的应急物资分类方法。分析了传统分类方法存在的问题,给出了模糊相似关系和模糊等价关系的概念和求模糊等价矩阵的方法,建立了应急物资分类指标体系,在此基础上提出了基于模糊聚类的应急物资分类方法。最后通过算例验证了该方法的有效性。