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.     

基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将粒子群优化算法（PSO）与模糊C-均值聚类算法相结合,实现了基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。     

一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类

针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心：利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解：仿真结果表明了该算法的有效性。     

新的混合模糊C-均值聚类算法

基于量子行为的粒子群算法(QPSO)是一种改进的粒子群优化算法.它使用的参数个数少,在解的收敛性和全局搜索能力上优于基本的粒子群算法(PSO).将QPSO算法与模糊C-均值(FCM)算法相结合提出一种新的混合模糊C-均值聚类算法(QPSO-FCM),新算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,在一定程度上克服了FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低了FCM算法的初值敏感度.实验结果表明,改进后的新算法与FCM算法和PSO与FCM结合算法相比,具有良好的收敛性,聚类效果也有较好的改善.     

基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法

为了解决模糊C-均值(FCM)聚类算法的固有缺陷,提出基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法(CPSO-FCM).针对FCM对聚类初始值的敏感度问题,辅以粒子群算法以避免随机选取的聚类数和聚类中心所导致的结果不一致.通过引入混沌序列,在粒子的位置和速度上与原有粒子群优化算法所得计算值加以比较,取优者.这样不仅能够提高算法全局搜索能力,也可有助于粒子跳出局部最优.同时定义加速因子与逃逸算子对粒子移动速度加以优化,以加速收敛.实验结果表明,CSPO-FCM算法稳定性强,收敛速度快,且聚类的准确率高,效果较好.     

一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法

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。     

基于GEP的遥感数字图像模糊聚类研究

针对遥感信息的不确定性和混合像元问题,分析FCM算法。为了避免FCM初值选取不当而陷入局部最优,提出基于基因表达式编程的遥感数字图像模糊聚类算法。该算法可以利用外层GEP算法的全局寻优能力,确定最佳初始聚类中心,再利用内层FCM算法的模糊聚类和局部快速收敛的特性获得遥感数字图像的最优聚类。     

基于群进化策略的模糊聚类算法

针对传统的聚类算法需要知道类的真实数目,以及容易陷入局部最优的缺陷,提出基于群进化策略的模糊聚类算法,简称fuzzyGAC。该算法将群进化策略与模糊聚类结合起来,通过两个阶段（继承阶段和重新分配阶段）来产生新的聚类结果。将提出的算法与模糊C均值算法、差分算法、粒子群算法进行比较,实验结果表明,就类的数目和聚类中心而言,该算法可以自适应地修正类的数目并且提供最优的聚类中心。     

基于PSO的模糊聚类算法

提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO。     

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。     

混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用

模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。     

色彩量化的模糊粒子群优化技术

把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。     

基于量子粒子群优化的改进的模糊C-均值聚类算法

模糊C均值算法（FCM）是一种用于聚类的最流行的技术。不过,传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则,从而导致数据集的划分有相等的趋势。而数据集的形状和簇的密度对聚类性能有高度影响。为了解决这个问题,提出基于簇密度的距离调节因子以修正相似性度量。同时,针对模糊C-均值（FCM）聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,采用量子粒子群优化算法以获取全局最优解。仿真实验证明,改进的聚类算法（QPSO-FCM-CD）具有良好的性能。     

基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。     

量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。     

基于微粒群优化的模糊C-均值聚类彩色图像分割

模糊C-均值聚类算法广泛用于图像分割,但存在聚类性能受类中心初始化影响,且计算量大等问题。为此,提出了一种基于微粒群的模糊C-均值聚类图像分割算法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索聚类中心。由于搜索聚类中心是按密度进行,计算量小,故可以大幅提高模糊C-均值算法的计算速度。实验表明,这种方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现图像的快速分割。     

笛卡尔乘积下的FCM聚类研究

针对于模糊c-均值（FCM）算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况,从FCM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FCM聚类算法（C-FCM）,并分析了加权指数m对聚类分析的影响。C-FCM将聚类提高到更高维的空间,有效地避免了FCM 对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。客运专线列控（TCC）评估测试项目对C-FCM的检验结果表明,与传统FCM算法相比,C-FCM算法更准确,效果更佳,对解决邻站数据包的划分问题是可行、有效的。     

A powerful hybrid clustering method based on modified stem cells and Fuzzy C-means algorithms

One of the simple techniques for Data Clustering is based on Fuzzy C-means (FCM) clustering which describes the belongingness of each data to a cluster by a fuzzy membership function instead of a crisp value. However, the results of fuzzy clustering depend highly on the initial state selection and there is also a high risk for getting the best results when the datasets are large. In this paper, we present a hybrid algorithm based on FCM and modified stem cells algorithms, we called it SC-FCM algorithm, for optimum clustering of a dataset into K clusters. The experimental results obtained by using the new algorithm on different well-known datasets compared with those obtained by K-means algorithm, FCM, Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm demonstrate the better performance of the new algorithm.     

融合粒子群和混合蛙跳的模糊C-均值算法

针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法。通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。     

基于MPSO算法的云计算资源调度策略

针对云计算服务集群资源调度和负载平衡的优化问题,提出一种基于改进的粒子群优化算法的云计算资源调度策略。将动态多群体协作和变异粒子逆向飞行思想引入到粒子群优化算法中,从而控制全局搜索和局部搜索,尽量避免陷入局部最优。在CloudSim 平台进行模拟测试,结果表明,该调度策略有效且执行效率较高。