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改进的模糊核C-均值算法 总被引:1,自引:2,他引:1
将核方法的思想推广到模糊C-均值算法,提出一种改进的模糊核C-均值算法。改进的模糊核C-均值算法较以前的模糊核C-均值方法有更好的鲁棒性,不但可以在有野值存在的情况下得到较好的聚类结果.而且因为放松的隶属度条件,使最终聚类结果对预先确定的聚类数目不十分敏感。改进的模糊核C-均值算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类。 相似文献
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基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别 总被引:1,自引:0,他引:1
由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。该算法针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合核函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳聚类数目。仿真实验结果表明,基于组合核函数的识别算法同基于传统的高斯核的算法都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。 相似文献
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无监督学习方法能够对雷达辐射源信号进行有效的识别,支持向量聚类(Support Vector Clustering,SVC)算法是一种基于支持向量机的无监督聚类方法。SVC不仅时间复杂度高.而且在处理分布复杂、不均匀样本时,识别率较低。文章结合模糊C-均值算法与SVC算法的优点.提出了一种新的混合模糊C-均值法和SVC算法的无监督聚类方法。此方法用模糊C-均值聚类算法对数据样本作初步地线性划分,以将原数据样本划分成若干子样本。再用SVC算法分别对这些子样本进一步划分,再由模糊C-均值聚类法将二次规划问题分解,因而大大减少了SVC的计算量.降低了时间消耗。相对于原数据样本,子样本的分布较为简单、均匀,容易找到更为合适的SVC参数值。对雷达辐射源信号进行聚类分析的实验结果表明,此方法处理速度较快,具有较高的识别率。 相似文献
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模糊C-均值聚类算法(FCM)是一种经典的聚类算法,主要通过迭代更新隶属度和聚类中心来提高聚类的有效性.FCM算法的性能主要通过类内紧性和类间分离性来评价,但其既依赖于初始聚类中心,也对噪声非常敏感.考虑到每个数据点和每个聚类中心对目标函数的不同重要性,本文提出了一种具有自适应权重的改进FCM聚类算法(Hybrid FCM).主要贡献:将2个具有自适应指数p和q的自适应权向量ψ和φ引入FCM的目标函数,以体现不同数据点和聚类中心的重要性;为提高聚类性能,自适应指数p、q和模糊因子m采用粒子群优化算法(PSO)优化,新提出的聚类评价指标AWCVI作为PSO算法的适应度函数;迭代过程中利用余弦相似性对隶属度函数进行修正,提高算法的鲁棒性.实验表明,本文提出的算法能够有效地提高聚类效果. 相似文献
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在对手抑制式模糊C-均值聚类算法中,参数α的选择有可能导致原有的隶属度之间顺序的改变。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法,他是通过引入2个不同的调节参数1α和2α修正不同大小的隶属度,在保持隶属度的次序不变的前提下可以加速图像分割的收敛速度。实验表明,该算法不但能有效地提高聚类的速度,且能得到较好的分割效果。 相似文献