基于遗传算法和遗传模糊聚类的混合聚类算法

为了动态确定聚类数目C和该数目下的最优分类,构造出遗传算法和模糊遗传C均值聚类的混合聚类算法(HGA-FGCM),该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度,又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数;运用遗传算法的全局寻优能力,求得最佳聚类数下的最优聚类。     

基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法

基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。     

直觉模糊C-均值聚类算法研究

鉴于直觉模糊集理论作为模糊理论的推广已得到广泛的应用,研究了将模糊C-均值聚类推广为直觉模糊C-均值聚类（IFCM）的途径和方法,分析了现有的几种IFCM算法,并提出了一种基于直觉模糊集的模糊C-均值聚类算法．该算法首先定义了直觉模糊集之间的距离;然后构造了聚类的目标函数;最后给出了聚类算法步骤．将算法用于目标识别,实验结果表明了算法的有效性．     

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。     

基于上下文约束的噪声模糊聚类算法

针对带噪声数据的聚类问题,提出一种基于上下文约束的噪声模糊聚类算法。该算法基于标准的模糊C-均值聚类理论,在修改模糊聚类目标函数的同时,结合问题的实际背景引入上下文模糊集,修改模糊划分空间的约束条件,以减少噪声对聚类结果的影响。实验结果表明：该算法能够有效地避免噪声对聚类的影响,具有很强的鲁棒性。     

一种快速的广义噪声聚类算法

为解决广义噪声聚类（GNC）算法非常依赖参数和在运行GNC算法前必须运行FCM算法以便计算参数的缺点,在GNC的目标函数和可能聚类算法（PCA）基础上,提出一种快速的广义噪声聚类（FGNC）算法。FGNC算法通过一种非参数化方法计算GNC目标函数中的参数,因而FGNC算法不依赖参数并且聚类速度快于GNC算法。对人工含噪声数据集和两个实际数据集进行仿真实验,实验结果表明FGNC算法能很好地处理含噪声数据,具有聚类中心更接近真实聚类中心,聚类准确性高,聚类时间少的优良性能。     

基于数据流模型的模糊聚类

模糊聚类是数据挖掘中一个重要聚类算法。当前,基于数据流模型的聚类算法已有了广泛的研究,但这些算法均为硬聚类,尚未见数据流上进行模糊聚类的文献。提出一种针对数据流模型的加权模糊聚类算法,基于真实数据集合和人工数据集的实验表明该算法比传统的模糊聚类算法具有更好的聚类性能。     

模糊C-均值聚类算法的改进

针对传统的模糊C-均值算法FCM受初始聚类中心影响而易于收敛到局部极小值的问题,提出了具体的改进方法.初始聚类中心不再随机获取而是通过改进的算法有目的地进行选取,同时采用冗余聚类中心的方法先将大簇分割成多个小类,再按一定条件将相邻的小类合并.实验结果表明,改进后的FCM算法减小了对初始聚类中心的依赖,聚类结果更加精确.     

一种基于核的快速可能性聚类算法

传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算法（Fuzzy C-means,FCM）,而FCM对初始聚类中心敏感,对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值,因而聚类准确率不高。可能性C-均值聚类较好地解决了FCM对噪声敏感的问题,但容易产生一致性聚类。将FCM和可能性C-均值聚类结合的聚类算法较好地解决了一致性聚类问题。为进一步提高算法收敛速度和鲁棒性,提出一种基于核的快速可能性聚类算法。该方法引入核聚类的思想,同时使用样本方差对目标函数中参数η进行优化。标准数据集和人造数据集的实验结果表明这种基于核的快速可能性聚类算法提高了算法的聚类准确率,加快了收敛速度。     

基于模糊C-均值聚类的TSP演化算法

提出了一种基于FCM聚类的TSP演化算法。该算法以聚类中心为新的结点组成一个简单的TSP问题,用演化算法寻求其最短路径。在最短路径中,对于每一聚类,可寻求其距前面的聚类和后面的聚类最近的两结点之间的最短距离,若其中的结点较多,则再次演化得到其最短路径,若结点较少,则可用Warshall算法可得到最短路径。通过三个阶段的演化可得到较好的结果。     

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。     

基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法

经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出了一种基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法,将可能性聚类应用到模糊聚类中以提高其对噪声或例外点的抗干扰能力;同时,根据不同类的具体特性动态计算样本各个属性特征对不同类别的重要性权值及各个样本对聚类的重要性权值,并优化选取核参数,不断修正核函数把原始空间中非线性可分的数据集映射到高维空间中的可分数据集。实验结果表明,基于样本-特征加权模糊聚类算法能够减少噪声数据和例外点的影响,比传统的聚类算法具有更好的聚类准确率。     

基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法

针对局部空间信息的模糊C-均值算法（WFLICM）中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标识的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM),在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法（Canopy-NLWFLICM）,可以在NLWFLICM算法聚类前,对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。     

改进的模糊C均值聚类算法

把自适应的策略与传统的模糊C均值聚类算法结合起来,形成新的模糊聚类算法。在不影响收敛速度的情况下,它能够很好解决局部最优以及对初始值敏感的问题。以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,它的精确度与自适应免疫聚类算法相当,能够得到准确的簇的数目,并且它的收敛速度更快,这对于如今网络数据的高速变化来说,该方法显得更为重要。     

基于遗传算法的高维数据模糊聚类

提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面。最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类（FCM）算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效果,且比用FCM算法直接聚类收敛速度快。     

基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割

提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法。采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用加权模糊C均值聚类算法完成图像分割。该方法一方面解决了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感的问题,另一方面克服了传统的聚类算法对数据集进行等划分的缺陷。实验结果表明,该方法不仅具有良好的收敛性,而且还可以有效地把目标从背景中分割出来,具有重要的实际应用价值。     

一种基于p-Laplacian的谱聚类维数约简算法

近年来,谱聚类因其深厚的理论基础而在机器学习和数据挖掘领域中引起了广泛的关注。针对谱聚类算法中采用Laplacian矩阵时无法获得较好的图切判据,通过引入p-Laplacian算子,提出了一种基于p-Laplacian的谱聚类维数约简算法。仿真实验表明,提出的方法可以获得一种优化图切的近似解,使得在降维后能够更为精确地求得原始数据在低维空间中的嵌入投影。