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基于遗传算法和遗传模糊聚类的混合聚类算法 总被引:3,自引:1,他引:2
为了动态确定聚类数目C和该数目下的最优分类,构造出遗传算法和模糊遗传C均值聚类的混合聚类算法(HGA-FGCM),该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度,又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数;运用遗传算法的全局寻优能力,求得最佳聚类数下的最优聚类。 相似文献
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通过分析影像数据的特点,利用直方图的统计特性,结合HCM收敛速度快的优点,提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法,此方法结合了全局与局部信息,提高了聚类的速度,改善了聚类的效果;采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了该算法的效果更好,并对一副97 658k的影像进行处理,证明了该算法效率高。 相似文献
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基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。 相似文献
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直觉模糊C-均值聚类算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚类,有效地克服了模糊C-均值聚类的不足,同时增强了萤火虫算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地收敛于全局最优解,具有较好的聚类效果。 相似文献
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针对带噪声数据的聚类问题,提出一种基于上下文约束的噪声模糊聚类算法。该算法基于标准的模糊C-均值聚类理论,在修改模糊聚类目标函数的同时,结合问题的实际背景引入上下文模糊集,修改模糊划分空间的约束条件,以减少噪声对聚类结果的影响。实验结果表明:该算法能够有效地避免噪声对聚类的影响,具有很强的鲁棒性。 相似文献
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模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法,该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标,对聚类结果进行有效性验证。该指标从划分熵、隶属度、几何结构角度,定义了紧凑度、分离度、重叠度三个重要特征测量。在此基础上,提出了一种最佳聚类数确定方法。将新聚类有效性指标和传统有效性指标在6个人工数据集和3个真实数据集进行实验验证。实验结果表明,所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估,适合确定样本的最佳聚类数。 相似文献
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一种基于模糊度的聚类有效性函数 总被引:3,自引:0,他引:3
根据模糊集理论,结合模糊C-均值聚类算法的约束条件,提出聚类模糊集概念,定义聚类模糊度.通过深入分析聚类模糊集的模糊度和贴近度在聚类评价中的作用,设计出一种模糊聚类有效性函数,并给出应用该函数实现模糊C-均值聚类有效性判定的具体步骤.实验结果表明,本文提出的聚类有效性函数是合理的. 相似文献
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针对传统聚类算法对流数据进行聚类时面临时间复杂度高,存储空间需求大以及准确度较低的问题,提出一种基于差异性采样的流数据聚类算法。首先利用差异性采样法对流数据进行采样并用样本点构造核矩阵,然后利用核模糊C均值聚类算法对核矩阵中的点进行聚类得到一个带有标记的样本核矩阵,最后利用带有标记的样本核矩阵对流数据中的点进行划分。同时利用衰退聚类机制,实时更新样本核矩阵。实验结果表明,相比于传统聚类算法,该算法实现了更低的时间复杂度,同时实时聚类,得到较为理想的聚类结果。 相似文献
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数据流的聚类是数据流挖掘的一个重要问题。提出一种针对混合属性的数据流聚类算法,它采用相异度来代替普通的聚类距离,并将等价相异度矩阵引入聚类过程。基于真实数据集的实验表明该算法比基地同类算法具有更好的聚类性能。 相似文献
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为了提高数据流的聚类质量和效率,采用等时间跨度滑动窗口技术,然后利用改进的微簇结构保存数据流的概要信息,最后利用微簇删除策略,定期删除过期、孤立微簇。基于真实数据集与人工数据集的实验表明:与传统基于界标模型的聚类算法相比,该算法可获得较好的效率、较小的内存开销和快速的数据处理能力。 相似文献
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提出了基于分形的数据流聚类算法,利用分形维数的变化程度来度量数据点与聚类的自相似程度,在噪音干扰下能发现反映数据流自然聚集状态的任意形状的聚类。实验证明,FClustream算法是一种高效的数据流聚类算法。 相似文献
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针对不确定数据流上的聚类问题提出一种不确定数据流子空间聚类算法UDSSC.该算法使用滑动窗口机制接收新到达的数据,剔除陈旧的数据;还引入子空间簇生成策略和新型离群点机制;系统建立了三个缓冲区分别存储新到来的元组、要进行聚类的元组和离群点元组,以此获得高质量的聚类结果.实验表明,UDSSC算法与同类型算法相比,具有更好的聚类效果、更低的时间复杂度和更强的扩展性. 相似文献
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岳明道 《计算机工程与应用》2011,47(13):157-160
在传统模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了一种新型区间值数据模糊聚类算法。运用区间分割策略改进了区间距离的计算公式,成功解决了区间距离计算方法存在的缺陷。提出了区间值数据模糊聚类的数学模型,并拓广模糊C-均值算法对区间值数据进行聚类。仿真验证了所提出算法的有效性。 相似文献
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把自适应的策略与传统的模糊C均值聚类算法结合起来,形成新的模糊聚类算法。在不影响收敛速度的情况下,它能够很好解决局部最优以及对初始值敏感的问题。以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,它的精确度与自适应免疫聚类算法相当,能够得到准确的簇的数目,并且它的收敛速度更快,这对于如今网络数据的高速变化来说,该方法显得更为重要。 相似文献