一种改进的模糊C均值聚类算法

针对经典的C均值聚类算法以及模糊C均值聚类算法所存在的两个方面的问题：一是算法对初始聚类中心的过分依赖性,通常的聚类算法往往对于不同的初始聚类中心会得到不同的聚类结果;二是算法需要预先知道实际的聚类数目,而在实际应用中,聚类数目却是未知的。基于此提出了模糊C均值聚类算法的一种改进算法,即在标准的模糊C均值聚类算法的基础上,给目标函数加入了一个惩罚项,使得上述问题得以解决。并通过仿真实验证实了新算法的可行性和有效性。     

基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法

入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线。分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误检率。     

改进的模糊C均值的增量聚类算法

针对FCM算法的缺点,提出了一种基于改进的FCM的增量式聚类方法。该算法首先对模糊C均值算法进行加权,并将权系数归一化,然后将改进的算法与增量式聚类算法结合。改进的方法既提高了FCM算法的性能,避免了FCM算法的缺陷,并能够实现增量式聚类,避免了大量的重复计算,并且不受孤立点的影响。实验表明该算法的有效性。     

引入RNA计算的遗传模糊C均值聚类算法

模糊C均值算法（FCM）在聚类分析中是目前比较流行和应用比较广泛的一种算法。但它存在两个弱点：一是对初始化非常敏感,容易陷入局部极值点;二是处理大数据集时耗时太长。基于RNA的分子计算是近年来新兴的一种智能优化计算方法。提出了基于RNA计算的遗传模糊聚类算法（RNAGAFCM）,来提高收敛速度和全局寻优能力。仿真实验表明新算法比现有的遗传模糊聚类算法减少了迭代次数,提高了收敛速度。     

基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络（WSN）的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题，提出一种基于遗传算法（GA）和模糊C均值（FCM）聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR，采取"集中分簇，分布簇头选举"的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任；从第二轮开始，簇头的选举由上一轮的簇头负责，选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子，并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段，将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明，相同网络环境下，与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由（KUCR）算法相比，GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好，具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。     

基于模糊C均值聚类方法的长江流域主要城市水质分析

模糊C均值聚类是一种广泛应用的模糊聚类方法,本文利用该方法,对长江流域主要城市水质的检测数据进行聚类,并对三项污染指标的聚类结果进行合理的分析,得到了有效的结论,为以后更详细的水质数据分析奠定了基础。     

基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类

为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法（即免疫遗传算法）来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

基于模糊C均值算法的类合并聚类算法研究

针对FCM（Fuzzy C-Means）算法对于初始聚类中心敏感,并只适合于发现球状类型簇的缺陷,提出采用冗余聚类中心初始化的方法降低算法对初始聚类中心的依赖,并先暂时将大簇或者延伸形状的簇分割成用多个小类表示,再利用隶属度矩阵提供的信息合并相邻的小类为大类,对FCM算法进行改进。实验结果显示改进的FCM算法能够在一定程度上识别不规则的簇,并减小FCM算法对初始聚类中心的依赖。     

论模糊C均值算法的模糊指标

模糊C均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一．模糊指标m的选取对FCM的性能有重要影响．但使用模糊C均值算法时，理论上如何选取模糊指标m一直是一个问题．该文指出当一个数据被聚集成c个子类时，每个子类一般情形下应有不同的类中心．据此作者通过研究FCM算法的收敛点集的性质，得到了FCM算法的平凡解的稳定性判据，由此证明了如何选取模糊指标m理论上依赖于数据本身，并给出了理论上选取模糊指标m的规则．实验结果说明了该文给出的规则是有效的．     

基于改进遗传算法的加权模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法具有初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的加权模糊c均值聚类算法,采用高斯变异算子,提高了遗传算法在每个峰值附近的局部搜索能力,用基于复相关系数的加权欧式距离代替欧式距离,改进了FCM算法的聚类目标函数.用改进的算法对国际标准测试数据Iris进行测试,实验结果表明改进后的算法具有更好的稳定性和健壮性,提高了聚类的效果.     

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。     

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。     

半监督加权模糊C均值聚类算法

对于团状、每类样本数相差较大的数据集,FCM算法和半监督模糊C均值聚类算法都不是最佳聚类方法,因为它们对数据集有等划分趋势。针对这种情况,利用样本点分布密度大小作为权值,结合半监督学习方法,提出半监督点密度加权模糊C均值聚类算法。在半监督学习过程中,对于求极值的问题采用模拟退火算法。结果证明,点密度加权模糊C均值聚类算法确实能提高聚类精度。     

基于自适应蚁群的FCM聚类优化算法研究

模糊C均值聚类算法在算法初始化时需要人为设定聚类类别数、随机初始化聚类中心,致使该算法容易陷入局部最优值.为解决此类问题,在蚁群算法中引入信息素更新机制,使其输出的聚类中心更具全局优化的特征和较强鲁棒性的特点;用蚁群算法得到的聚类中心来初始化FCM算法的聚类中心,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的问题;使用结合熵信息与数据几何结构的聚类有效性评价方法对FCM算法和优化FCM算法进行评价,评价结果表明优化的FCM算法性能更优.在仿真实验中,利用提出的优化算法和FCM算法对自然图像、纹理图像和SAR图像进行分割实验,从图像分割的准确性和算法的实时性做对比实验,验证了优化算法的有效性.     

结合蚁群聚类算法的模糊C均值聚类

模糊C均值（FCM）聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得FCM算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且FCM算法中聚类簇的个数一般需要人为设定。面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和FCM聚类算法进行结合,获得了一种改进的FCM聚类算法。该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给FCM算法进行再次聚类。利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷。经过实验验证,该算法较一般FCM算法具有更好的性能。     

基于新相似度的模糊协同聚类改进算法

提出一种优化传统协同聚类中模糊点类别归属的改进算法,该算法引入基于清晰半径的新相似性距离公式,用超球体中心区域代替传统算法中的类中心,在各子集初始聚类结果的基础上,对容易导致类别归属错误的模糊点重新计算隶属度,得到较为清晰的聚类结果。实验结果显示,改进算法能很大程度地减少边界上的模糊点个数及纠正分类错误,清晰半径的引入还能弱化各子集之间协同系数的差异,使得参数设置更为简单。     

基于连通核的鲁棒模糊C-均值聚类算法

提出一种新的鲁棒核模糊C-均值聚类算法.将连通核与AFCM(Alternative fuzzy C-means)聚类算法相结合,给出基于连通核的核AFCM:CRKFCM(Connectivity kernel based robust fuzzy C-means).CRKFCM一方面有效地利用了连通核,可以对任意形状数据聚类,且避免了核参数的选取问题;另一方面在特征空间使用非欧氏距离,可以有效地处理含噪声数据的聚类问题.实验结果表明,与原有的AFCM和连通核硬C-均值(CKHCM,Connectivity kernel based hard C-means)聚类算法相比,新算法在处理噪声环境中的任意形状聚类问题方面更有效.     

网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究

在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略.     

基于主题子空间的文本模糊C均值聚类方法

模糊C均值聚类作为聚类的一种有效方法在数据挖掘和信息检索等领域得到广泛的应用,初始中心和初始隶属度矩阵的建立是决定模糊C均值聚类效果的关键.本文提出一种基于文本主题空间的模糊C均值聚类算法TS2FCM（Topic Sub-Space based Fuzzy C-Means）,通过对能够代表文本主题的关键短语（salient phrase）的提取来建立主题子空间,利用主题子空间中的文本向量来提取初始中心和初始隶属度矩阵.实验表明,TS2FCM取得了较好的聚类效果.