一种改进的FCM检索结果聚类算法研究

针对检索引擎返回的查询结果数量巨大,用户难以在较短的时间获取有用的信息,传统FCM聚类算法的距离无法完全准确描述文本间的相似程度,本文提出了一种新的文本间的距离定义,改进了模糊C均值聚类(FCM)聚类算法,利用新改进的算法对搜索引擎返回的结果进行聚类,方便了用户查询。实验证明了算法的可行性与有效性。     

模糊聚类的有效性分析

聚类算法在数据分析与图象处理等许多方面应用十分广泛,尤其是模糊C均值(FCM)聚类算法受到人们的普遍重视。象其它聚类算法一样,进行FCM聚类时,需事先确定一些参数,如:聚类类别数C模糊加权指数m、向量范数等。如何确定数据的最佳分类,使之能准确真实地反映实际数据的内部结构,这就是聚类的有效性问题。本文在实验的基础上对FCM聚类算法进行有效性分析,并提出了一个能表征FCM聚类有效性的启发性函数,得到了一些有用结论。     

可能性模糊C-均值聚类新算法

模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.     

自动确定聚类个数的模糊聚类算法

本文通过集成多次FCM(Fuzzy C-Means)聚类结果以及采用软化分方式,提出一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法.本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类,然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵,最后采用迭代方式对累积邻接矩阵进行图切分以获取最终聚类结果.大量的仿真实验表明,相对现有集成聚类方法,本文方法能够有效减少FCM的聚类次数,并且在图切分过程中的迭代次数为现有方法的1/2左右.     

快速自动模糊C-均值聚类彩色图像分割算法

针对传统模糊C-均值（FCM）聚类算法计算复杂度高、无法自动确定聚类数目的问题,提出了一种快速自动FCM聚类彩色图像分割算法。首先通过改进的简单线性迭代聚类（SLIC）超像素算法预分割图像,将传统基于单个像素的聚类转化为基于超像素区域的聚类,降低FCM计算复杂度;其次利用改进的密度峰值算法自动确定聚类数目,提高算法灵活性;最后,对超像素图像进行基于直方图的FCM聚类,完成图像分割。为验证所提算法的有效性,采用BSDS500、AID和MSRC公共数据库作为实验数据集,并与其他4种FCM分割算法进行了比较。实验结果表明,所提分割算法在分割精准度、模糊分割系数、模糊分割熵和视觉效果等方面均优于其他几种比较算法。     

基于QPSO的模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法存在的缺点,利用量子粒子群优化(QPSO)算法的全局搜索能力,提出了一种新的聚类算法——基于量子粒子群优化的FCM聚类算法(QPSOFCM).QPSOFCM算法先对随机初始点利用QPSO进行优化,然后利用产生的中心点进行聚类,重复上述两步操作直至结果满意为止.新算法可以降低FCM算法对初始点的敏感度,一定程度上避免了FCM算法易陷入局部极优的缺陷.几组数据实验结果表明,与FCM和PSOFCM算法相比,提出的QPSOFCM算法聚类结果更可靠.     

基于WFCM算法在MRI图像分割中的应用

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种基于非监督聚类算法。样本加权模糊C均值聚类(WFCM)算法是FCM算法的改进,该算法能够明显提高收敛速度和聚类的准确性。无论是FCM算法还是WFCM算法,对噪声都相对敏感,而且聚类数目仍然需要人工确定。在此提出一种改进算法,首先通过偏微分方程(PDE)降噪算法对原始脑MRI医学图像进行处理;其次利用聚类有效性确定最佳聚类数目,对WFCM算法进行改进;最后利用本文改进算法对图像进行聚类分割。实验表明,该方法是一种具有自动分类能力、抗噪性较好的模糊聚类图像分割算法。     

关于聚类有效性函数FP( u,c)的研究

本文对已有的划分系数P(u,c)作了进一步研究,指出P(u,c)可以作为聚类有效性函数使用,其性能与划分系数V_pc(u,c)相仿.据此对原有的聚类有效性函数FP(u,c)作了一定的理论分析,并就本文使用的数据进行了计算机模拟.理论分析与计算机模拟得出了同样结论:FP(u,c)作为FCM算法的聚类有效性函数是不合适的.     

一种新的两阶段FCM聚类算法

提出了一种新的两阶段FEM聚类算法,一方面有效弥补了Stephen L Chiu提出的FCM算法中存在的不足,更好地解决选择初始聚类中心的问题;另一方面,新算法解决了大数据量数据聚类时间过长的问题,取得了较好的聚类效果.实验结果也显示了该算法的有效性和优越性.     

基于改进粒子群优化聚类算法的故障诊断方法

针对模糊C均值聚类算法(FCM)中聚类结果受初始聚类中心影响突出的缺陷,利用粒子群优化算法(PSO)全局优化能力显著的特性,提出一种基于粒子群改进的模糊C均值聚类算法(PSO-FCM).该算法首先通过PSO优化算法得到一个最优值,然后利用该最优值初始化FCM聚类中心,从而优化了FCM算法的聚类结果.最后将该算法应用于电机故障诊断中,实验表明,该算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,改善了故障诊断结果.     

基于ART神经网络的FCM聚类多目标跟踪方法

为解决模糊C均值（FCM）算法依赖类中心的初始化而运行时间过长的问题,提出了一种改进方法：该算法首先利用自组织谐振理论（ART）神经网络算法自动聚类的优点,对数据集进行＂粗聚类＂得到与实际类中心近似的初始类中心及聚类数目,再利用FCM算法对＂粗聚类＂结果进行聚类并得到最终精确的聚类结果。通过实验表明,改进算法结合了两种算法分类的特长,具有比FCM算法更高的聚类效率和更好的聚类质量;同时,算法的跟踪精度及运算速度也得到大大提高。     

基于改进ReliefF算法的特征加权FCM

为改善模糊C均值(FCM)聚类分析算法的性能,减少FCM聚类算法的误分率,提高FCM聚类算法的稳定性,提出了一种改进ReliefF加权FCM(IReliefF-WFCM)聚类算法。IReliefF算法改进了传统ReliefF算法的样本点选择方法,得到了更加稳定有效的特征权值。最后,将该IReliefF-WFCM算法用于数据集等实际数据的聚类分析。结果表明该方法是可行、有效的,为分类模式识别提供了一种误分率小的、稳定的方法。     

基于四叉树和曲线拟合的FCM图像分割方法

针对模糊C均值聚类算法对大数据量的情况进行分割时存在耗时过长的问题,提出基于改进四叉树的FCM分割方法。该算法首先求取图像的四叉树,将四叉树节点集合作为模糊聚类算法的样本集,减小样本空间,然后利用FCM算法实现图像的边缘分割;针对分割处理后的图像带来的锯齿状边缘,再利用曲线拟合算法对图像边缘进行平滑处理。在标准摄影师图像和肝脏核磁图像的数据集上实验,实验结果可以看出算法提高了FCM的运算速度,对医学图像具有更高的分割精度,便于为后续诊断和数据分析提供基础。     

关于FCM算法中的权重指数m的一点注记

模糊c均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.使用模糊c均值算法时,如何选取模糊指标m一直是一个悬而未决的问题.部分文献根据实验结果建议最佳的权重指数可能位于区间 ,但大多数研究者使用m=2.本文阐述了FCM算法有效性与聚类有效性之间的理论联系,指出如果某个权重指数使得FCM算法作为聚类算法不能有效工作,则其不能作为最佳的权重指数.据此,我们进行了数据实验,数据实验结果说明了权重指数的最佳取值未必位于区间 .     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。     

基于改进FCM的多传感器多目标数据互联算法

将模糊聚类分析的方法运用到数据互联中是现今多传感器多目标跟踪的发展方向之一。文中在模糊c-均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种适用于多传感器多目标数据互联的改进算法,该算法通过对隶属度函数进行加权,同时考虑了样本对聚类中心和样本与样本之间的隶属关系。仿真结果表明该改进算法使得分类效果更加清晰,能够更好地将测量结果划分给各个目标,且所需的迭代次数更少,收敛速度更快。仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

PIC24单片机在轧机液压缸行程检测上的应用

介绍了一种代替传统轧机液压缸行程测量的新方法,并以一款PIC24单片芯片为例,配合涡街流量计,详细描述了系统的工作原理、主要特点和软硬件设计,总结了现场实际使用情况。     

基于特征和空间信息的核模糊C-均值聚类算法

针对传统FCM算法处理噪声图像时存在去噪性能差、聚类时间长、分割效果不佳等问题。文中通过拟合核聚类算法和传统的FCM算法,产生一种使用内核诱导距离取代欧式距离的核函数FCM算法,并推导出利用样本特征和空间信息的核FCM聚类算法,通过大量的对比测试,得出文中算法较传统FCM算法在图像的分割和去噪时间上减少约68%,峰值信噪比相比传统FCM算法提高了约10%。证明优化后的算法具有更好的抗噪性与鲁棒性。     

一种改进的道路行车密度峰值模糊聚类算法

为解决城市道路中相邻车辆聚类精度低的问题,本文提出了一种改进的密度峰值模糊聚类算法。首先,该算法使用自适应椭圆距离代替欧式距离,并在决策图中引入指数函数曲线选择密度峰值点,以确定初始聚类中心和聚类数目;接着,将初始信息代入模糊C均值(FCM)聚类算法中,经迭代计算取得一次聚类结果;最后,根据雷达数据中同一辆车的数据点速度差值极小、不同车辆的速度差值相对较大这一特征,引入和速度相关的目标函数,并通过迭代计算取得最终的聚类结果,以对一次聚类结果进行修正。根据真实道路测量数据的实验证明,本文提出的聚类算法精度高、鲁棒性好,能正确聚类城市道路中相邻的车辆目标,具有更好的聚类效果。为道路中车辆的跟踪、交通状态预估等处理提供可靠、准确的目标信息,大大减少后续工程的计算量。     

Application of a New Fuzzy Clustering Algorithm in Intrusion Detection

This paper presents a new Section Set Adaptive FCM algorithm. The algorithm solved the shortcomings of localoptimality, unsure classification and clustering numbers ascertained previously. And it improved on the architecture of FCM al-gorithm, enhanced the analysis for effective clustering. During the clustering processing, it may adjust clustering numbers dy-namically. Finally, it used the method of section set decreasing the time of classification. By experiments, the algorithm can im-prove dependability of clustering and correctness of classification.