基于改进模糊聚类算法的路面裂纹图像分割

图像分割是路面裂纹识别的关键步骤,图像分割的效果直接影响路面裂纹的识别和分类。针对路面图像模糊核均值聚类算法中迭代结果容易出现局部最优的问题。提出一种改进的模糊核均值聚类算法,利用OTSU算法先获得最佳阈值,再通过该阈值得到各聚类的灰度均值,将这些均值作为聚类中心的初始值以实现模糊聚类算法。路面图像裂纹分割试验结果证明,提出的改进算法实现初始聚类中心的优化,避免算法出现局部最优,提高了分割效果,可以应用到路面裂纹图像分割的工程应用中。     

改进的基于核函数的模糊聚类算法

针对传统模糊核聚类算法没有考虑各维特征对聚类的不同贡献程度,以及易陷入局部最优等缺点, 提出一种改进的模糊核聚类算法。该算法构造了一个简单有效的适应度函数,结合遗传算法全局搜索的优点,避免算法陷入局部最优。还为各维特征引入一个权系数,并利用ReliefF算法为特征加权。该算法比传统模糊核聚类算法有较大改进,实验结果表明了其有效性。     

基于改进遗传算法的加权模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法具有初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的加权模糊c均值聚类算法,采用高斯变异算子,提高了遗传算法在每个峰值附近的局部搜索能力,用基于复相关系数的加权欧式距离代替欧式距离,改进了FCM算法的聚类目标函数.用改进的算法对国际标准测试数据Iris进行测试,实验结果表明改进后的算法具有更好的稳定性和健壮性,提高了聚类的效果.     

特征空间属性加权模糊核聚类算法

充分考虑了属性间的不平衡性,通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间,提出了一种新的特征空间中的加权模糊核聚类算法WFKCA。众多实例表明,WFKCA比传统的聚类算法具有更好的性能,且对于高维数据具有很好的聚类效果。     

模糊核聚类的自适应算法

针对模糊聚类算法在样本特征不明显时不能取得很好的聚类效果，以及现有的模糊聚类算法需要事先确定聚类数，随机性强、容易陷入局部最优等弱点，将核函数和有效性函数引入到模糊聚类中，提出了模糊核聚类的自适应算法,此方法在性能上比经典的聚类算法有了较大的改进,取得了更好的聚类效果,实验结果证实了该方法的有效性和可行性.     

基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法

针对模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法聚类效果往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小的问题,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法.算法给出了一种简洁快速的初始聚类中心的选取规则,并根据聚类中心的分离特性改进了目标函数,从而使获得的聚类结果为全局最优.仿真结果证明新算法与传统FCM方法相比,迭代次数少,准确率高,同时也更加适用于样本数据分类不均衡的聚类问题.     

结合蚁群聚类算法的模糊 C 均值聚类

模糊 C 均值(FCM)聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得 FCM 算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且 FCM 算法中聚类簇的个数一般需要人为设定.面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和 FCM 聚类算法进行结合,获得了一种改进的 FCM 聚类算法.该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给 FCM 算法进行再次聚类.利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷.经过实验验证,该算法较一般 FCM 算法具有更好的性能.     

基于知识量加权的直觉模糊均值聚类方法

针对聚类算法中特征数据对聚类中心贡献的差异性及算法对初始聚类中心的敏感性等问题,提出一种基于知识量加权的直觉模糊均值聚类方法。首先将原始数据集直觉模糊化并改进最新的直觉模糊知识测度计算知识量,据此实现数据集特征加权,再利用核空间密度与核距离初始化聚类中心,以提高高维特征数据集的计算精度与聚类效率,最后基于类间样本距离与最小知识量原理建立聚类优化模型,得到最优迭代算法。基于UCI人工数据集的实验结果表明,所提方法较大程度地提高了聚类的准确性与迭代效率,分类正确率及执行效率分别平均提高了10.63%和31.75%,且具有良好的普适性和稳定性。该方法首次将知识测度新理论引入模糊聚类并取得优良效果,为该理论在其他相关领域的潜在应用开创了新例。     

基于灰度重构和PSO的FCM分割MRI

为解决模糊C均值(FCM)模型对噪声敏感和随机初始聚类中心影响分割结果的问题,提出一种基于灰度重构和自适应粒子群优化的FCM算法.使用图像中每两个像素的空间和灰度信息,构造一种加权方式对灰度进行加权和,进行Top-hat和Bottom-hat变换,得到灰度重构图像;对粒子群算法的惯性权重进行改进,使其根据迭代情况自适应更新粒子速度,避免陷入局部最优;将改进的粒子群算法与FCM相融合,粒子位置作为聚类中心,对灰度重构后的图像进行分割.以磁共振图像为例进行实验,并与同类型算法进行对比,所提算法取得了较好的分割结果.     

量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。