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。     

基于模糊聚类的网络入侵检测

聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,本文提出基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD Cup1999数据集的仿真试验结果表明算法的可行性、有效性和扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误报率。     

基于模糊聚类的网络入侵检测

聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,本文提出基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD Cup 1999数据集的仿真试验结果表明算法的可行性、有效性和扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误报率。     

一种基于高斯核化有效性指标的自适应优选聚类数的FKCM

针对传统的模糊核聚类算法(FKCM)需给出聚类个数,且对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点,本文提出了一种基于高斯核化有效性指标的自适应优选聚类数的模糊核聚类算法(GKVI-AOCN-FKCM)。利用基于密度和距离的方法选取初始聚类中心,克服了对初始值的敏感,提高了聚类效率。然后用高斯核函数核化后的有效性指标评价聚类效果并自动确定最佳分类数,从而无监督地实现对数据集的模糊划分。对Iris数据集的仿真实验及石脑油属性数据分类的应用验证了算法的可行性和有效性。     

FCM算法用于灰度图像分割的初始化方法的研究

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类中心集是随机选取的,从而造成算法的性能强烈的依赖聚类中心集的初始化。提出了一种改进的基于多项式求解的FCM(PFCM)算法,该算法基于求解多项式的根来确定数据集初始聚类中心集,很好地解决了数据初始聚类中心集问题,使数据初始聚类中心集代表了数据集类别的特征,在此基础上,采用FCM算法得到聚类中心集的近似最优解。     

基于数据集压缩的聚类算法性能优化研究

针对目前聚类算法对大数据集的聚类分析中存在时间花费过大的问题,提出了一种基于最近邻相似性的数据集压缩算法。通过将若干个相似性最近邻的数据点划分成一个数据簇并随机选择簇头构成新的数据集,大大缩减了数据的规模。然后分别采用k-means算法和AP算法对压缩后的数据集进行聚类分析。实验结果表明,压缩后的数据集与原始数据集的聚类分析相比,在保证聚类准确率基本一致的前提下有效降低了聚类的花费时长,提高了算法的聚类性能,证明该数据集压缩算法在聚类分析中的有效性与可靠性。     

一个改进的模糊聚类有效性指标

聚类有效性指标既可用来评价聚类结果的有效性,也可以用来确定最佳聚类数。根据模糊聚类的基本特性,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。该指标结合了数据集的分布特征和数据隶属度两个重要因素来评价聚类结果,提高了判别的准确性。实验证明,该指标能对模糊聚类结果进行正确的评价,并自动获得最佳聚类数,特别是对类间有交叠的情况能够做出准确判定。     

模糊聚类分析及算法比较

聚类分析方法有多种,其中的模糊聚类应用最为广泛.简单介绍模糊聚类的发展历程和模糊聚类的几种常用算法,其中重点分析布尔矩阵法和最大树法两种模糊聚类分析算法,并用标准数据集对它们分别进行聚类分析和比较.     

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。     

基于直觉模糊包含度的聚类有效性分析

针对直觉模糊集合数据的聚类有效性问题,提出了一种基于直觉模糊包含度的聚类有效性分析方法。该方法采用直觉模糊包含度和直觉模糊划分熵来评价直觉模糊聚类的有效性。其中,直觉模糊包含度通过增加非隶属度参数对模糊包含度进行直觉化扩展,用于评价类与类间包含的程度;而直觉模糊划分熵用于检验分类结果的可靠性。最后通过典型实例验证了该方法的有效性。     

聚类有效性评价综述*

在聚类分析应用中,迫切需要一种客观公正的质量评价方法来评判聚类结果的有效性。为此,从外部评价法、内部评价法和相对评价法三个方面,归纳综述了常用的聚类有效性评价方法,并讨论了模糊聚类评价法和聚类最佳类别数的自动确定问题。     

基于模糊划分测度的聚类有效性指标

聚类有效性指标用于评价聚类结果的有效性。根据聚类的基本特性,提出了一个新的用于发现最优模糊划分的聚类有效性指标,该有效性指标采用模糊划分测度和信息熵两个重要因子来评价模糊聚类的有效性。其中,模糊划分测度用于评价聚类的类内紧致性与类间分离性,而信息熵则反映了模糊聚类划分结果的不确定性程度。实验结果表明,该聚类有效性指标能对模糊聚类结果的有效性进行正确的评价,特别是对于空间数据的聚类有效性评价,同其他有效性指标相比,它不仅能得到最优的模糊划分,而且对权重系数也是不敏感的。     

基于模糊相关度的模糊C均值聚类加权指数研究

在极小化模糊C均值（FCM）聚类目标函数的过程中,针对目前模糊加权指数m的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于模糊相关度的模糊加权指数计算方法。首先定义模糊相关度的聚类有效性函数,然后通过Gauss迭代计算FCM聚类有效性并将其反馈到模糊加权指数的变化中,从而使m收敛到一个稳定的最优解。理论分析和实验结果表明,该算法是有效的,所得到加权指数m符合预期的结果。     

Fuzzy Bayesian validation for cluster analysis of yeast cell-cycle data

Clustering for the analysis of the genes organizes the patterns into groups by the similarity of the dataset and has been used for identifying the functions of the genes in the cluster and analyzing the functions of unknown genes. Since the genes usually belong to multiple functional families, fuzzy clustering methods are more appropriate than the conventional hard clustering methods which assign a sample to only one group. In this paper, a Bayesian-like validation method selecting a fuzzy partition is proposed to evaluate the fuzzy partitions effectively. The theoretical interpretation of the obtained memberships is beyond the scope of this paper, and an empirical evaluation of the proposed method is conducted by comparing to the four representative conventional fuzzy cluster validity measures in four well-known datasets. Analysis of yeast cell-cycle data follows to evaluate the proposed method.     

Cluster validity for fuzzy criterion clustering

In this paper, we define a validity measure for fuzzy criterion clustering which is a novel approach to fuzzy clustering that in addition to being non-distance-based, addresses the cluster validity problem. The model is then recast as a bilevel fuzzy criterion clustering problem. We propose an algorithm for this model that solves both the validity and clustering problems. Our approach is validated via some sample problems.     

基于自适应蚁群的FCM聚类优化算法研究

模糊C均值聚类算法在算法初始化时需要人为设定聚类类别数、随机初始化聚类中心,致使该算法容易陷入局部最优值.为解决此类问题,在蚁群算法中引入信息素更新机制,使其输出的聚类中心更具全局优化的特征和较强鲁棒性的特点;用蚁群算法得到的聚类中心来初始化FCM算法的聚类中心,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的问题;使用结合熵信息与数据几何结构的聚类有效性评价方法对FCM算法和优化FCM算法进行评价,评价结果表明优化的FCM算法性能更优.在仿真实验中,利用提出的优化算法和FCM算法对自然图像、纹理图像和SAR图像进行分割实验,从图像分割的准确性和算法的实时性做对比实验,验证了优化算法的有效性.     

基于模糊聚类分析的模糊神经网络结构的优化

该文讨论了模糊聚类分析在模糊神经网络结构的确定中的应用。通过将模糊C－均值算法、有效性函数和模糊指数相结合,给出了模糊神经网络结构确定的方法,并且给出了应用该算法具体的模糊神经网络模型。     

Rough Cluster Quality Index Based on Decision Theory

Quality of clustering is an important issue in application of clustering techniques. Most traditional cluster validity indices are geometry-based cluster quality measures. This paper proposes a cluster validity index based on the decision-theoretic rough set model by considering various loss functions. Experiments with synthetic, standard, and real-world retail data show the usefulness of the proposed validity index for the evaluation of rough and crisp clustering. The measure is shown to help determine optimal number of clusters, as well as an important parameter called threshold in rough clustering. The experiments with a promotional campaign for the retail data illustrate the ability of the proposed measure to incorporate financial considerations in evaluating quality of a clustering scheme. This ability to deal with monetary values distinguishes the proposed decision-theoretic measure from other distance-based measures. The proposed validity index can also be extended for evaluating other clustering algorithms such as fuzzy clustering.