基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法

为解决在模糊C-均值聚类应用过程中,模糊加权指数的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法。根据子集测度理论定义聚类有效性函数,在聚类过程中通过循环进化迭代计算聚类的有效性,并将其值反馈到模糊加权指数的变化中,使收敛到一个稳定解。通过实验得到的加权指数符合预期的结果,理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。     

模糊c均值聚类算法中参数m的优选

本文利用模糊决策理论提出了一种模糊c均值(FCM)聚类算法中加权指数m的优选方法.文中定义了合适的模糊目标和模糊约束,通过模糊决策确定最佳的m值,以保证FCM算法获得好的聚类效果.实验结果显示了该方法的有效性,并得到实际应用中m的最佳取值范围为[1.5,2.5].     

FCM聚类算法中模糊加权指数m的优化

研究模糊加权指数m对FCM(Fuzzy c-means)算法的聚类性能的影响,从划分熵入手提出了变权划分熵的概念,并基于模糊决策理论提出了一种最优加权指数m*的选取方法.该方法利用小的目标函数值和小的变权划分熵对应好的数据分类结果这一特性,将m的确定转化为一个带约束的非线性规划问题,从而确定最佳取值m*.实验结果表明该方法是非常有效和灵敏的.     

基于划分模糊度的聚类有效性函数

模糊C-均值(FCM)聚类算法是目前最流行的数据集模糊划分方法之一.但是,有关聚类类别数的合理选择和确定,即聚类有效性分析,对FCM算法而言仍是一个开放性问题.为此,本文结合数据集的几何结构信息和FCM算法的模糊划分信息,重新定义了划分矩阵,进而利用划分模糊度提出了一种新的模糊聚类有效性函数.实验结果表明该方法是有效的且具有良好的鲁棒性.     

隐隶属度模糊c均值聚类算法

针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利用PSO算法对聚类中心进行编码寻优,最后利用样本与聚类中心距离进行类别判决。HMFCM算法无需计算样本模糊隶属度,降低了聚类算法复杂度,提高了算法的计算效率及精度,而且该方法可以推广到其他基于生物寻优的聚类算法。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和时效性。     

一种基于广义熵的模糊聚类算法

针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与核模糊聚类算法,证明当使用熵模糊聚类算法对数据聚类时,选取加权指数大于2的值可获得较好的聚类结果,同时参数对核算法的聚类结果有较大的影响。     

密度和有效性指标的自适应模糊C-均值算法

FCM算法作为基于目标函数的模糊聚类算法中最经典的算法之一,在实际应用中得到了深入的研究,但FCM算法需要人为给定分类数C,因此破坏了聚类的无监督性。针对FCM算法的不足,提出了利用密度指标确定初始聚类数目上限Cmax,并且对有效性指标进行了改进,计算对于(1,Cmax]中的每一个c对应的有效性函数值,根据有效性评判,确定最佳聚类数,实现了自动得到最佳分类数的算法。     

一种新的聚类有效性函数:模糊划分的模糊熵

模糊聚类分析结果是否合理的问题属于模糊聚类有效性判定课题,其核心是模糊聚类有效性函数的构造。文中基于序关系定义了模糊划分模糊熵来描述模糊划分的模糊程度。考虑到现有的一类有效的模糊聚类有效性函数就是基于数据集的模糊划分的,因此文中也用模糊划分的模糊熵作为聚类有效性函数。实验表明,模糊划分的模糊熵作为模糊聚类的有效性函数是合理的、可行的。     

一种基于微粒群的模糊聚类算法

模糊聚类的FCM算法由于得不到各聚类的解析解,使其在某些应用中出现问题。为此,该文提出了一种基于微粒群理论的模糊聚类方法,利用微粒群自动调整各模糊聚类的中心点及其隶属函数参数,使模糊聚类符合数据分布特征,同时得到各聚类的隶属函数解析解。通过典型模糊分类问题,说明了该算法的有效性。     

一种遗传模糊聚类算法及其应用

研究一种基于遗传算法的模糊聚类方法,即将遗传算法得到的聚类中心作为模糊C-均值（FCM）聚类算法初值,这样既可以克服FCM算法对初始中心敏感的缺点,也可以解决遗传算法只能找到近似解的问题。将算法用于通信信号的星座聚类,根据聚类有效性函数自适应地确定聚类中心,并完成信号类型的识别。仿真实验证明,当存在较小的定时误差时,算法对PSK和QAM信号仍然是有效的。     

基于马氏距离特征加权的模糊聚类新算法

模糊聚类分析是模糊模式识别中一个重要研究领域,而其中最经典的模糊C均值算法认为样本矢量各特征对聚类结果贡献均匀,没有考虑不同的属性特征对模式分类的不同影响,在处理属性高相关的数据集时,该算法分错率增加。针对这些问题,提出了一种基于马氏距离特征加权的模糊聚类算法,利用自适应马氏距离的优点对特征加权处理,对高属性相关的数据集进行更有效的分类。实验证明该方法的可行性和有效性。     

基于加权直觉模糊集合的聚类模型

针对已有基于直觉模糊集的聚类方法的局限性,提出了一种基于加权直觉模糊集合的聚类模型——WIFSCM。在该模型中,提出了特定特征空间下的等价样本和加权直觉模糊集合的概念;并推导出基于等价样本和加权直觉模糊集合的直觉模糊聚类算法的目标函数,利用该目标函数推导出直觉模糊聚类中心迭代算法和隶属度矩阵迭代算法;定义了基于加权直觉模糊集合的密度函数,确定了初始聚类中心,减少了迭代次数。通过灰度图像分割实验,证明了该模型的有效性,同时与普通直觉模糊集FCM聚类算法(IFCM)相比,聚类速度提高近百倍。     

基于模糊C均值聚类的医学图像分割研究

模糊C均值聚类算法（FCM）在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大样本数据分割速度慢、结果易受初始值影响、对噪声敏感、难以适应多种数据分布等缺陷,涌现出了大量的改进算法。对其中的部分改进算法进行综述,主要介绍快速FCM算法、基于初始值选取的FCM算法、基于空间邻域信息的FCM算法以及基于核函数的FCM算法等,并对其优缺点进行概要的总结和介绍。指出该算法进一步的研究方向。     

笛卡尔乘积下的FCM聚类研究

针对于模糊c-均值（FCM）算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况,从FCM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FCM聚类算法（C-FCM）,并分析了加权指数m对聚类分析的影响。C-FCM将聚类提高到更高维的空间,有效地避免了FCM 对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。客运专线列控（TCC）评估测试项目对C-FCM的检验结果表明,与传统FCM算法相比,C-FCM算法更准确,效果更佳,对解决邻站数据包的划分问题是可行、有效的。     

一种协同的可能性模糊聚类算法

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）对初始中心非常敏感易导致一致性聚类。协同聚类算法利用不同特征子集之间的协同关系并与其他算法相结合,可提高原有的聚类性能。对此,在可能性C-均值聚类算法（PCM）基础上将其与协同聚类算法相结合,提出一种协同的可能性C-均值模糊聚类算法（C-FCM）。该算法在改进的PCM的基础上,提高了对数据集的聚类效果。在对数据集Wine和Iris进行测试的结果表明,该方法优于PCM算法,说明该算法的有效性。     

模糊K-Prototypes算法中的加权指数研究

模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,如何选取加权指数α仍是悬而未决的问题。许多研究者基于他们的实验结果给出FCM中的最佳加权指数可能位于区间 [1. 5,2. 5],本文则提出了一个FKP中加权指数的探寻算法。在多个实际数据集上的实验结果表明,为进行有效的聚类,FKP中加权指数应该小于 1. 5。     

Fuzzy C-means and fuzzy swarm for fuzzy clustering problem

Fuzzy clustering is an important problem which is the subject of active research in several real-world applications. Fuzzy c-means (FCM) algorithm is one of the most popular fuzzy clustering techniques because it is efficient, straightforward, and easy to implement. However, FCM is sensitive to initialization and is easily trapped in local optima. Particle swarm optimization (PSO) is a stochastic global optimization tool which is used in many optimization problems. In this paper, a hybrid fuzzy clustering method based on FCM and fuzzy PSO (FPSO) is proposed which make use of the merits of both algorithms. Experimental results show that our proposed method is efficient and can reveal encouraging results.     

基于小波去噪和改进的FCM算法的基因表达数据分析

模糊c均值算法是一种局部搜索迭代法,易陷入局部最小解,而且算法未考虑样本对聚类的贡献程度。针对传统的模糊c均值(FCM)算法的不足和基因表达数据高噪声的特点,提出了一种基于小波变换和改进的FCM聚类模型,最后将该模型应用于白血病基因数据分析。根据Xie-Beni指数,在没有先验知识的条件下,确定了最佳聚类个数。为了体现文中提到的算法对样本聚类的准确性,本文分别采用传统的FCM聚类算法和分层聚类的方法在同样的试验条件下进行试验。样本聚类的结果表明:该方法能得到高准确度的样本分型结果。     

一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法

在综合分析标准的模糊C-均值聚类算法和条件模糊C-均值聚类算法基础上,对模糊划分空间进行修改,进一步弱化模糊划分矩阵的约束,给出一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法。算法的划分矩阵和原型不依赖于背景约束及模糊划分矩阵的隶属度总和。实验结果表明：该算法可以得到不同的聚类原型,并具有很好的聚类效果。