一种基于模糊加权的改进文本聚类方法

首先提出了一种优化初始中心点方法用以解决聚类的局部最优问题.同时通过样本的模糊加权减少边缘噪音数据对聚类效率的影响.文本聚类试验表明,该模糊文本聚类算法取得较好的聚类效果.     

基于样本加权的可能性模糊聚类算法

可能性模糊聚类算法解决了噪音敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个待分析样本对聚类的贡献相同,导致离群点或噪声点对算法的干扰较强,算法迭代次数过大.为此,提出一种基于样本加权的可能性模糊聚类算法,新算法具有更快的收敛速度,对标准数据集和人工数据集加噪后的测试结果表明,该算法具有更强的鲁棒性,在有效降低时间复杂度的同时能够...     

可能性模糊C-均值聚类新算法

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)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.     

一种改进的道路行车密度峰值模糊聚类算法

为解决城市道路中相邻车辆聚类精度低的问题,本文提出了一种改进的密度峰值模糊聚类算法。首先,该算法使用自适应椭圆距离代替欧式距离,并在决策图中引入指数函数曲线选择密度峰值点,以确定初始聚类中心和聚类数目;接着,将初始信息代入模糊C均值(FCM)聚类算法中,经迭代计算取得一次聚类结果;最后,根据雷达数据中同一辆车的数据点速度差值极小、不同车辆的速度差值相对较大这一特征,引入和速度相关的目标函数,并通过迭代计算取得最终的聚类结果,以对一次聚类结果进行修正。根据真实道路测量数据的实验证明,本文提出的聚类算法精度高、鲁棒性好,能正确聚类城市道路中相邻的车辆目标,具有更好的聚类效果。为道路中车辆的跟踪、交通状态预估等处理提供可靠、准确的目标信息,大大减少后续工程的计算量。     

一种模糊加权的改进层次聚类算法研究

传统层次聚类算法中经常会遇到合并点和分裂点选择的问题,一旦一组对象被合并或者分裂,下一步的处理将在新生成类上进行,已做处理不能撤销,这样有可能导致低质量的聚类结果.针对这个问题,文中提出了一种模糊加权层次聚类改进算法,每次分层聚类时先计算对象属于这个类可靠度,然后和阀值进行比较,当可靠度小于阀值时重新确定对象的归属类,这样就解决了上述问题.最后通过实验验证,该算法确实可行有效.     

一种新的高效软聚类方法:截集模糊C-均值(S2FCM)聚类算法

本文提出一种新的高效软聚类方法－截集模糊Ｃ－均值聚类。该方法将传统的硬聚类和经典的模糊聚类相统一，并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚在方法，Ｓ２ＦＣＭ聚类算法的思想更符合人的分类习惯，模拟实验表明，其总体性能优于ＦＣＭ算示和ＨＣＭ算法。     

一种新的高效软聚类方法：截集模糊C—均值（S2FCM）聚类算法

本文提出一种新的高效软聚类方法－截集模糊Ｃ－均值聚类。该方法将传统的硬聚类和经典的模糊聚类相统一，并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚在方法，Ｓ２ＦＣＭ聚类算法的思想更符合人的分类习惯，模拟实验表明，其总体性能优于ＦＣＭ算示和ＨＣＭ算法。     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

一种新的高效软聚类方法:

本文提出了一种新的高效软聚类方法──截集模糊Ｃ－均值聚类（Ｓ２ＦＣＭ）．该方法将传统的硬聚类（ＨＣＭ）和经典的模糊聚类（ＦＣＭ）相统一，并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚类方法，Ｓ２ＦＣＭ聚类算法的思想更符合人的分类习惯，模拟实验表明，其总体性能优于ＦＣＭ算法和ＨＣＭ算法。     

一种新的基于Fuzzy c-means的高效自适应截集算法

提出了一种新的模糊聚类方法-自适应截集算法。该方法克服了聚类数目c要求预先确定、局部最优、分类不确定等弱点,对算法结构加以改进,增加聚类有效性问题的分析,在聚类过程中可动态调整聚类数目。针对时间消耗问题,利用模糊截集提高分类识别的速度。经实验表明,本算法可以提高聚类算法的可靠程度和分类识别的正确性。