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自适应的软子空间聚类算法 总被引:6,自引:0,他引:6
软子空间聚类是高维数据分析的一种重要手段.现有算法通常需要用户事先设置一些全局的关键参数,且没有考虑子空间的优化.提出了一个新的软子空间聚类优化目标函数,在最小化子空间簇类的簇内紧凑度的同时,最大化每个簇类所在的投影子空间.通过推导得到一种新的局部特征加权方式,以此为基础提出一种自适应的k-means型软子空间聚类算法.该算法在聚类过程中根据数据集及其划分的信息,动态地计算最优的算法参数.在实际应用和合成数据集上的实验结果表明,该算法大幅度提高了聚类精度和聚类结果的稳定性. 相似文献
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基于高斯扰动量子粒子群优化的图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究图像提取问题,在处理由不同种类纹理区域组成的彩色图像时,针对克服量子粒子群优化(QPSO)聚类算法由于早熟现象导致图像分割过程中难以计算出精确纹理区域,为了能准确提取图像目标和提高精度,提出了基于高斯扰动的量子粒子群优化(GQPSO)的新型聚类算法.受益于高斯扰动,GQPSO 改善了 QPSO 固有的多样性下降和陷入局部早熟的问题,而快速逼近全局最优解.对 Berkeley Segmentation 数据库中的 6 幅图像的分割实验结果表明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚类效果和性能均有明显改善. 相似文献
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新的混合模糊C-均值聚类算法 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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针对高维数据的聚类研究表明,样本在不同数据簇往往与某些特定的数据特征子集相对应.因此,子空间聚类技术越来越受到关注.然而,现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究中.为此,利用模糊可扩展聚类框架,与熵加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的熵加权流数据软子空间聚类算法——EWSSC(entropy-weighting streaming subspace clustering).该算法不仅保留了传统软子空间聚类算法的特性,而且利用了模糊可扩展聚类策略,将软子空间聚类算法应用于流数据的聚类分析中.实验结果表明,EWSSC 算法对于高维数据流可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果. 相似文献
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提出一种基于模糊C-均值算法和粒子群优化算法的混合聚类算法,该算法利用粒子群优化算法全局寻优的特点,有效地克服了模糊C-均值算法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点.实验表明,该算法具备良好的聚类效果. 相似文献
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特征加权距离与软子空间学习相结合的文本聚类新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文本数据维数高、数据分布稀疏、不同类别的特征相互重叠,这为聚类分析提出了挑战.针对文本数据的这一特点,将特征加权技术与软子空间相结合,基于模糊聚类的算法框架,提出了一种适用于高维文本数据的软子空间模糊聚类新方法.首先,基于加权范数理论,提出了新的特征加权距离计算方法.接着,将其与软子空间学习的理论框架相结合,提出了面向模糊聚类的新的目标学习准则.通过向约束条件中引入熵指数r,从而扩展了模糊指数m的取值范围,并给出了物理解释.基于Zangwill收敛定理对算法的全局收敛性给出理论证明.实验表明,文中算法可以使软子空间学习和聚类分析同时进行,其性能比现有的相关算法有了较大的提高. 相似文献
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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,提出了一种融合改进的混合蛙跳算法(SFLA)的模糊C均值算法(FCM)用于Web搜索结果的聚类。新算法中,使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程。改进的SFLA通过混沌搜索优化初始解,变异操作生成新个体,并设计了一种新的搜索策略,有效地提高了算法寻优能力。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精度,在全局寻优能力方面具有优势。 相似文献
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神经网络能够用来检测结构损伤,但是其训练方法容易陷入局部最优。粒子群算法具有全局搜索能力,将免疫系统中的抗体抑制机理引入粒子群算法以保持粒子多样性,采用免疫粒子群算法(ImPso)训练前向神经网络。计算机仿真结果显示,训练后的网络性能优于使用一般BP算法训练的网络。 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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王杨 《计算机与数字工程》2014,42(9):1610-1612
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. 相似文献
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模糊神经网络的混沌优化算法设计 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于混沌变量的多层模糊神经网络优化算法设计.离线优化部分采用混沌算法,将混沌变量引入到模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使整个网络处于动态混沌状态,根据性能指标在动态模糊神经网络中寻找较优的网络结构和参数.在线优化部分采用梯度下降法,把混沌搜索后得到的参数全局次优值作为梯度下降搜索的初始值,进一步调整模糊神经网络的参数,实现混沌粗搜索和梯度下降细搜索相结合的优化目的,能较快地找到全局最优解.最后对二阶延迟系统进行仿真,结果表明混沌优化方法控制精度高、超调小、响应快和鲁棒性强. 相似文献
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针对模糊交货期Flow-shop调度问题的特点,运用一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法-量子粒子群算法,对其进行求解。通过仿真实例对该算法进行了验证,结果表明,在求解模糊交货期的Flow-shop问题时,量子粒子群算法要优于遗传算法和基本粒子群算法。 相似文献