一个新的模糊聚类有效性指标

提出一个新的模糊聚类有效性指标。该指标能确定由模糊C-均值算法(FCM)所得模糊划分的最优划分和最优聚类数,结合了模糊聚类的紧致性和分离性信息,用类内加权平方误差和计算紧致性,用类间相似度计算分离性。在3个人造数据集和3个真实数据集上进行对比实验,结果证明该指标的性能优于其他有效性指标。     

局部搜索自适应核模糊聚类方法

核模糊C-均值聚类KFCM是利用核函数将数据映射到高维空间,通过计算数据点与聚类中心的隶属度对数据进行聚类的算法,拥有高效、快捷的特点而被广泛应用于各领域,然而KFCM算法存在对聚类中心的初始值敏感和不能自适应确定聚类数两个局限性。针对这两个问题,提出一种局部搜索自适应核模糊聚类方法,该方法引入核方法提高数据的可分性,并构造基于核函数的评价函数来确定最优的聚类数目和利用部分样本数据进行局部搜索以寻找初始聚类中心。人工数据和UCI数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。     

一种新的模糊聚类有效性指标

结合模糊聚类的类内紧致性和类间分离性信息,提出一种新的模糊聚类有效性指标。该指标能够确定由模糊C-均值算法（FCM）所得模糊划分的最优划分和最佳聚类数。在1个人造数据集和4个真实数据集上进行对比实验,结果表明该指标性能的优越性。     

模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究

基于模糊C均值（FCM）聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。     

改进的粒子群模糊聚类算法

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。     

SFLA-FCM聚类算法在化工过程中的应用

针对化工生产过程的安全性问题,提出基于混合蛙跳(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的FCM聚类算法。该算法引入寻优能力强的SFLA求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效避免了F C M算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺点。将该算法用于化工生产状态数据的聚类分析,实验结果表明,本文算法与F C M聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,聚类效果更好;并且能够快速、客观地对化工生产过程的状态进行判别,为其安全运行提供了保障。     

基于聚类与决策树的综合入侵检测算法研究

入侵检测是一种通过实时监测目标系统来发现入侵攻击行为的安全技术,传统的入侵检测系统在有效性、适应性和可扩展性方面都存在着不足。为了使模糊聚类算法获得的聚类结果为全局最优解,改进了传统的模糊C-均值算法,并且在每个聚类的数据集上建立一棵属于该聚类的C4.5决策树,构造了一种新的综合检测算法来确定是否存在入侵。通过实验结果分析,该检测算法降低了误报率,提高了入侵检测的检测性能以及可靠性。     

改进的模糊C-均值聚类算法

为了克服模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

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．     

模糊C-均值算法在直觉模糊数聚类中的应用

提出了直觉模糊数的非监督模糊C-均值聚类算法。该算法首先定义了直觉模糊数之间的距离,其次构造了直觉模糊数聚类问题的目标函数,最后得到了直觉模糊数聚类的模糊C-均值聚类算法,聚类中心初始化方法,以及相关的聚类有效性函数。实验结果表明,该算法是有效的。     

一种改进的模糊聚类算法

传统模糊聚类算法如模糊C-均值(FCM)算法中,用户必须预先指定聚类类别数C,且目标函数收敛速度过慢。为此,将粒度分析原理应用在FCM算法中,提出了基于粒度原理确定聚类类别数的方法,并采用密度函数法初始化聚类中心。实验结果表明,改进后的聚类算法能够得到合理有效的聚类数目,并且与随机初始化相比,迭代次数明显减少,收敛速度明显加快。     

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。     

基于中点密度函数的模糊聚类算法

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法初始聚类中心不确定,且需要人为预先设定聚类类别数,从而导致结果不准确的问题,提出了一种基于中点密度函数的模糊聚类算法。首先,结合逐步回归思想作为初始聚类中心选取的方法,避免收敛结果陷入局部循环;其次,确定可能的聚类类别数目;最后,对结果进行重叠度和分离度的模糊聚类有效性指标判定,确定最佳的聚类类别数。实验证明该算法与原改进C-均值聚类算法相比,减少了迭代次数,平均准确率提高了12%。实验结果表明该算法能够减少聚类的处理时间,并在平均准确率和聚类性能指标上优于对比算法。     

基于模糊C均值算法的类合并聚类算法研究

针对FCM（Fuzzy C-Means）算法对于初始聚类中心敏感,并只适合于发现球状类型簇的缺陷,提出采用冗余聚类中心初始化的方法降低算法对初始聚类中心的依赖,并先暂时将大簇或者延伸形状的簇分割成用多个小类表示,再利用隶属度矩阵提供的信息合并相邻的小类为大类,对FCM算法进行改进。实验结果显示改进的FCM算法能够在一定程度上识别不规则的簇,并减小FCM算法对初始聚类中心的依赖。     

模糊C-均值聚类算法的优化

针对传统模糊C-均值聚类算法（FCM算法）初始聚类中心选择的随机性和距离向量公式应用的局限性,提出一种基于密度和马氏距离优化的模糊C-均值聚类算法（Fuzzy C-Means Based on Mahalanobis and Density,FCMBMD算法）。该算法通过计算样本点的密度来确定初始聚类中心,避免了初始聚类中心随机选取而产生的聚类结果的不稳定;采用马氏距离计算样本集的相似度,以满足不同度量单位数据的要求。实验结果表明,FCMBMD算法在聚类中心、收敛速度、迭代次数以及准确率等方面具有良好的效果。     

一种基于蜂群原理的划分聚类算法*

针对现有的大部分划分聚类算法受聚类簇的个数K的限制,提出一种基于蜂群原理的划分聚类算法。该方法通过引入蜂群采蜜机制,将聚类中心视为食物源,通过寻找食物源的自组织过程来实现数据对象的聚集。在聚类的过程中引入紧密度函数来评价聚类中心（局部）,引入分离度函数来确定最佳聚类簇的个数（全局）。与传统的划分聚类算法相比,本算法无须指定聚类个数即可实现聚类过程。通过仿真实验表明,本文提出的算法不但对最佳聚类数有良好的搜索能力,而且有较高的准确率：算法时间复杂度仅为O（n*k3）(k<相似文献   

A clustering based forecasting algorithm for multivariable fuzzy time series using linear combinations of independent variables

There are two popular types of forecasting algorithms for fuzzy time series (FTS). One is based on intervals of universal sets of independent variables and the other is based on fuzzy clustering algorithms. Clustering based FTS algorithms are preferred since role and optimal length of intervals are not clearly understood. Therefore data of each variable are individually clustered which requires higher computational time. Fuzzy Logical Relationships (FLRs) are used in existing FTS algorithms to relate input and output data. High number of clusters and FLRs are required to establish precise input/output relations which incur high computational time. This article presents a forecasting algorithm based on fuzzy clustering (CFTS) which clusters vectors of input data instead of clustering data of each variable separately and uses linear combinations of the input variables instead of the FLRs. The cluster centers handle fuzziness and ambiguity of the data and the linear parts allow the algorithm to learn more from the available information. It is shown that CFTS outperforms existing FTS algorithms with considerably lower testing error and running time.     

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。     

一种基于决策粗糙集的模糊C均值聚类数的确定方法

Fuzzy C-Means(FCM)是模糊聚类中聚类效果较好且应用较为广泛的聚类算法,但是其对初始聚类数的敏感性导致如何选择一个较好的C值 变得十分重要。因此,确定FCM的聚类数是使用FCM进行聚类分析时的一个至关重要的步骤。通过扩展决策粗糙集模型进行聚类的有效性分析,并进一步确定FCM的聚类数,从而避免了使用FCM时不好的初始化所带来的影响。文中提出了一种基于扩展粗糙集模型的模糊C均值聚类数的确定方法,并通过图像分割实验来验证聚类的效果。实验通过比对不同聚类数下分类结果的代价获得了一个较好的分割结果,并将结果与Z.Yu等人于2015年提出的蚁群模糊C均值混合算法(AFHA)以及提高的AFHA算法(IAFHA)进行对比,结果表明所提方法的聚类结果较好,图像分割效果较明显,Bezdek分割系数比AFHA和IAFHA算法的更高,且在Xie-Beni系数上也有较大优势。     

红外图像分割的改进模糊C均值聚类方法

分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数,提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算法对初始聚类中心比较敏感的问题,提出了基于直方图灰度值的最小最大距离法来确定初始聚类中心。实验结果表明该方法有效可行。