在核诱导的鲁棒度量下的模糊C-均值与可能性C-均值算法

用核方法来改造传统的学习算法是近年来机器学习领域研究的一个热点.本文提出了一种新的应用核方法在原输入空间中进行聚类的思想,并把其推广应用于传统的聚类算法,得到模糊核C-均值算法和可能性核C-均值算法.该类算法的实质是在准则函数中采用了一类核诱导的非欧氏距离的新的距离度量,并且依据Huber的鲁棒统计分析,该类算法是内在鲁棒的,适合对不完整数据或缺失数据.含噪数据和野值的聚类.最后在人工和Benchmark数据集上对上述算法的性能进行了验证.     

新的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法及其应用

针对Krinidis和公茂果等提出的系列鲁棒模糊局部C-均值聚类算法存在聚类中心迭代公式缺乏严格数学理论基础的不足,于是将其聚类目标函数及其约束条件采用拉格朗日乘子法进行严格数学推导,从而获得最优解逼近的隶属度和聚类中心迭代表达式,并通过多次循环迭代实现图像聚类分割。实验结果表明,本文所建议的鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法是有效的,相比现有鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法更适合复杂遥感等图像的分割需要。     

半监督鲁棒联机聚类算法

将监督信息引入到聚类算法中去,在先前提出的鲁棒联机聚类算法(ROC)的基础上,通过引入以样本类标号形式给出的监督信息,提出了一种半监督的鲁棒联机聚类算法(Semi-ROC).在算法的聚类精度和鲁棒性能上,算法Semi-ROC比ROC和AddC有着更好的性能,在人工数据集和UCI标准数据集上的实验结果表明,Semi-ROC能有效地利用少量的监督信息来提高算法的聚类性能,得到较优的结果.另外,在添加噪声的情况下,算法Semi-ROC比原始的联机聚类算法AddC和ROC都更加鲁棒.     

动态权值混合C-均值模糊核聚类算法*

PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,从而得到特征空间内的目标函数。理论分析和实验结果表明,相对于其他经典模糊聚类算法,新算法具有更好的健壮性和聚类效果。     

核空间广义均衡模糊C-均值聚类算法

目的 针对现有广义均衡模糊C-均值聚类不收敛问题,提出一种改进广义均衡模糊聚类新算法,并将其推广至再生希尔伯特核空间以便提高该类算法的普适性。方法 在现有广义均衡模糊C-均值聚类目标函数的基础上,利用Schweizer T范数极限表达式的性质构造了新的广义均衡模糊C-均值聚类最优化目标函数,然后采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度和聚类中心表达式,同时对其聚类中心迭代表达式进行修改并得到一类聚类性能显著改善的修正聚类算法;最后利用非线性函数将数据样本映射至高维特征空间获得核空间广义均衡模糊聚类算法。结果 对Iris标准文本数据聚类和灰度图像分割测试表明,提出的改进广义均衡模模糊聚类新算法及其修正算法具有良好的分类性能,核空间广义均衡模糊聚类算法对比现有融入类间距离的改进模糊C-均值聚类(FCS)算法和改进再生核空间的模糊局部C-均值聚类(KFLICM)算法能将图像分割的误分率降低10%30%。结论 本文算法克服了现有广义均衡模糊C-均值聚类算法的缺陷,同时改善了聚类性能,适合复杂数据聚类分析的需要。     

核模糊C均值算法的聚类有效性研究

针对核模糊C均值聚类（Kemelized Fuzzy C-Means,KFCM）算法的有效性评价,以核非线性映射为工具,将原空间中的六个著名有效性指标推广到高维特征空间,得到其对应的核化形式,并通过数值比较实验考察这些核化指标的性能及其对高斯核宽度β和模糊指数m的敏感特性。结果表明,在所考察的指标中,著名的Xie-Beni指标VXB及其改进指标VK的核化版本具有最好的性能和可靠性,可优先作为KFCM聚类算法的有效性准则。     

改进的核可能性C-均值聚类算法研究

提出了一种改进的核可能性C-均值聚类算法,它是对PCM聚类模型的推广。通过限制PCM聚类模型中解的可行域,利用全局优化技术（以模拟退火（SA）为例）来求解,使其保持了PCM对噪声鲁棒的优点,又避免了重合聚类的产生,且能较好地找到问题的全局最优解,减少了全局优化方法的搜索范围,加快了收敛速度。     

基于DC规划的鲁棒模糊核聚类算法

对以径向基核函数和欧拉核函数为代表的鲁棒模糊核聚类算法进行非凸优化,以改善聚类算法目标函数非凸导致的局部解问题.采用凸差规划(DCP)将目标函数转化为2个凸函数之差的形式,减缓局部解的不良性,提高聚类性能.采用凸差算法(DCA)优化求解DCP问题,能快速搜索到相对更优的解,并保持聚类的鲁棒性.在UCI数据集上的实验验证基于DCP的鲁棒模糊核聚类算法对大规模数据集表现出相对更优的聚类性能.     

多路径高斯核模糊C均值聚类算法

聚类算法单一迭代路径限制了参数优值的搜索。提出一种多路径高斯核模糊C均值聚类算法（MGKFCMs）,MGKFCMs算法首先取核目标函数及模糊隶属度函数中的核函数为高斯核函数;然后利用梯度法得到聚类中心迭代公式,并基于该迭代公式和粒子群算法作聚类中心的并行参数迭代,在每一次聚类迭代时,选择聚类目标函数值小的路径作为参数迭代最终路径。对比分析了MGKFCMs算法的相关性质,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法研究

针对现有直觉模糊C-均值聚类仅适合呈团状数据的不足,采用非线性函数将数据样本从欧式空间映射至再生希尔伯特高维特征空间,得到核空间直觉模糊聚类算法;同时考虑相邻像素的相互影响,将邻域像素融入核空间直觉模糊聚类的最优化目标函数中,经数学推导便得到嵌入像素局部信息的核空间直觉模糊聚类分割算法。图像分割测试结果表明,核直觉模糊C-均值聚类分割法相比现有直觉模糊C-均值聚类分割法能获得更满意的分割效果;同时,嵌入局部信息的核直觉模糊C-均值聚类分割法表现出良好的抗噪鲁棒性。     

基于核的模糊聚类算法

在聚类分析中,模糊c-均值算法是应用最广泛的聚类算法之一,针对该算法对初始化敏感,容易陷入局部极小点的缺点,论文提出了一种基于核的模糊聚类算法。在算法中将核方法与模糊可能性算法相结合,将模糊c-均值算法结果作为初始中心,放松了对隶属度归一化的条件,对噪声有更好的处理能力。IRIS数据和人造数据的实验结果表明该算法的有效性。     

改进的离群核模糊聚类算法

针对离群点数据的发现问题,提出一种改进的离群核模糊聚类算法,利用先验知识,选择聚类目标函数,并将聚类中心作为初始化参数,有效提高算法的收敛速度,减少其整体运行时间,仿真实验结果表现,该算法是有效的。     

一种基于连接度的空间线对象聚类算法

目前大多数聚类算法主要针对空间点对象且未考虑空间对象的拓扑关系。利用空间线对象相交关系定义了空间线对象连接度,提出一种基于连接度的空间线对象聚类算法SLCC(Spatial Lines Clustering Algorithm Based on Connectivity)。该算法以K-means算法为基础,以空间线对象的连接度作为“距离”进行空间线对象聚类。实验结果表明,SLCC算法能实现空间线对象的空间聚类,并具有较高的效率。     

基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法

聚类算法是数据挖掘中的重要方法。为了克服FCM初始值敏感、客易陷入局部最优解以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,在分析FCM算法和基于道传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,先以免疫单亲遗传聚类算法初始化,找到接近全局的最优解,再用FCM算法进行求解。实验表明,它既较好地解决了局部最优问题,又可以利用FCM的优点来提高整体的收敛速度。     

基于密度敏感距离的改进模糊C均值聚类算法

模糊C均值（FCM）聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性特征。提出一种利用密度敏感距离度量创建相似度矩阵的FCM算法。通过近邻传播算法获取粗类数作为最佳聚类数的搜索范围上限,以解决FCM算法聚类数目需要人为预先设定和随机选定初始聚类中心造成聚类结果不稳定的问题。在此基础上,改进最大最小距离算法,得到具有代表性的样本点作为初始聚类中心,并结合轮廓系数自动确定最佳聚类数。基于UCI数据集和人工数据集的实验结果表明,相比经典FCM、K-means和CFSFDP算法,该算法不仅具有识别复杂非凸数据的能力,而且能够在保证聚类性能和稳定性的前提下加快收敛速度。     

核聚类算法

该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法，通过利用Mercer核，作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后，在特征空间中进行聚类，由于经过了核函数的映射，使原来没有显现的特征突出来，从而能够更好地聚类，该核聚类方法在性能上比以典的聚类算法有较大的改进，具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类，仿真实验的结果证实了核聚类方法的可行性和有效性。     

均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。     

基于改进的粒子群优化的模糊C-均值聚类算法

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类（FCM）算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高.     

基于改进模糊核聚类的室内定位方法研究

针对室内定位中,WiFi位置指纹法存在的定位实时性和精度的问题,提出一种基于改进模糊核聚类(KFCM)和加权K近邻(WKNN)结合的室内定位方法,旨在降低定位时间和改善定位精度.首先利用快速搜索和发现峰值聚类(CFSFDP)确定聚类数目和初始聚类中心,克服KFCM算法对初始聚类中心选取的依赖性而导致聚类结果不稳定的缺点,在此基础上,采用WKNN进行定位匹配,提高定位精度.实验表明,所提出方法相较于无聚类的室内定位方法,能在保证一定精度的前提下,减少定位计算量和时间.此外,将所提出方法与基于K均值、KFCM和CFSFDP的方法进行实验对比,结果显示,该方法具有更好的聚类效果和定位精度.