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针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果。 相似文献
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结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性. 相似文献
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关联规则一直都是数据挖掘的热点.近些年模糊关联规则的出现是为了解决应用传统算法挖掘数量型数据集时出现的"边界问题".本文提出先用模糊聚类的方法映射数据集,在搜索模糊频繁项集时采用升维与降维相结合的方式. 相似文献
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在分析归纳原有聚类方法不足的基础上,结合粗糙理论和模糊理论,给出了改进的粗糙模糊K-均值聚类算法;设计了新的模糊粗糙K-均值聚类算法,并验证了该聚类算法的有效性;进而将这两种聚类算法应用到支持向量机中,对训练样本做预处理,以减少样本数目,提高了其训练速度和分类精度。 相似文献
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提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法.该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度.通过对大量论坛网页进行信息识别的实验显示,该方法切实可行并且具有较高的准确性. 相似文献
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基于模糊聚类的模糊关联规则挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
通过模糊聚类,从已知数据中得到数据点对数据类的隶属度,并以此进行模糊关联规则的挖掘,从而使得模糊关联规则的发现不依赖于人类专家预先给出的隶属度函数;并且实验表明。聚类并没有带来显著的顿外计算时间,对于大型数据库,文章提出的方法是有效的。 相似文献
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基于清晰半径的模糊点二次聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法在模糊边界上容易出现划分错误的问题,提出一种对模糊点进行二次处理的改进算法。该算法以各类中的数据分布密度为依据,首先利用清晰点构成超球体中心区域,然后基于中心区域的清晰半径定义一种新的相似性距离,并利用该距离对模糊点的隶属度进行二次计算,重新确定其类别归属。实验结果显示,改进算法能有效纠正分类错误,提高模糊点的清晰度,在密度差异较大的数据集上具有一定的应用潜力。 相似文献
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基于 K-center和信息增益的 Web搜索结果聚类方法 * 总被引:1,自引:0,他引:1
基于 K-center和信息增益的概念 ,将改进后的 FPF( furthest-point-first)算法用于 Web搜索结果聚类 ,提出了聚类标志方法 ,使得聚类呈现出的结果更易于用户理解 ,给出了评价聚类质量的模型。将该算法与 Lingo, K-means算法进行比较 ,其结果表明 ,本算法能够较好地平衡聚类质量和速度 ,更加适用于 Web检索聚类。 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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基于模糊理论的证据航迹关联算法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模糊推理航迹关联算法隶属度函数确定较为繁琐、影响算法灵活性等现实问题,将证据理论引入模糊航迹关联算法,对隶属度函数进行加权处理以获取证据信息,并在此基础上进行基于证据理论的融合处理.仿真分析表明,基于模糊理论的证据航迹关联算法具有较强的环境适应性,能够在不大幅增加运算量的情况下进一步降低模糊航迹关联的不确定性,体现了证据理论在解决不确定问题上的优良特性. 相似文献
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针对模糊C-均值(FCM)算法易陷入局部最优值以及对聚类中心和噪声数据敏感问题,提出了一种基于w-距离均值的模糊聚类算法。首先根据数据自身的分布规律,依据样本间距离均值思想确定初始聚类中心,并引入了调衡因子w来调节距离均值阈值;其次为每个样本赋予权值,并利用样本权值修改了聚类中心公式和目标函数公式,提高了算法的抗噪性;最后实验结果验证了所提算法可以有效地解决聚类效果往往受初始聚类中心的影响的问题,避免了局部收敛,增强了抗噪性,准确率和效率较高。 相似文献
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基于PSO的模糊聚类算法 总被引:8,自引:3,他引:8
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。 相似文献
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针对传统模糊C均值聚类算法和基于K-means++优化聚类中心的模糊C均值算法存在初始聚类中心敏感、聚类速度收敛慢、聚类算法需要人为给定聚类数目等缺陷,受密度峰值聚类算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)的启发,提出了基于密度峰值算法优化的模糊C均值聚类算法,自适应产生初始聚类中心,确定聚类数目,并优化算法收敛过程。实验结果表明,改进后的算法与传统模糊聚类C均值算法相比能够准确地得到簇的数目,性能有明显的提高,并加快算法的收敛速度,达到相对更好的聚类效果。 相似文献
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将模糊K-均值聚类算法与核函数相结合,采用基于核的模糊K-均值聚类算法来进行聚类。核函数隐含地定义了一个非线性变换,将数据非线性映射到高维特征空间来增加数据的可分性。该算法能够解决模糊K-均值聚类算法对于非凸形状数据不能正确聚类的问题。 相似文献