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1.
针对模糊C均值聚类算法存在受初始聚类中心影响较大、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,本文将布谷鸟算法与FCM聚类算法结合,提出一种改进布谷鸟优化模糊C均值的遥感影像分类算法。该算法利用布谷鸟算法全局性与鲁棒性的优点,弥补了传统FCM算法聚类中心选取的随机性,使用自适应步长、发生概率值,使步长、发生概率值随迭代次数的增加而变化,不仅可提高种群搜索后期的局部搜索能力,而且减少了算法的时间复杂度。试验表明,改进的算法具有良好的分类效果与运行效率。 相似文献
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《Planning》2015,(3)
在k均值聚类算法设计过程中引入遗传算法,提出一种改进的k均值聚类遗传算法。在新的算法设计中对适度函数重新构造,同时在遗传算法的变异操作中引入新的变异算子,该变异操作主要利用对种群个体长度的不断改变来实现聚类数的自动增减,即使k值不断向最佳聚类值靠近。 相似文献
3.
基于遗传算法的岩体结构面的模糊C均值聚类方法 总被引：7，自引：1，他引：7
提出了一种基于遗传算法的岩体结构面模糊C均值聚类方法,避免了人为划定分类界限的主观性,解决了模糊C均值聚类算法的局部最优的弱点。同时结合现场实测数据,对应用该方法进行结构面产状分类的具体步骤、参数选取、分组有效性和优势方位判定进行了分析和讨论。 相似文献
4.
《Planning》2014,(11)
本文考虑到现有CRM的局限性,引入了模糊数学相关算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中用有效性函数来自动确定聚类数目C,理论分析与实验结果表明,在CRM环境下所引入的改进模糊聚类算法比传统模糊聚类算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度。 相似文献
5.
《Planning》2013,(21)
本文针对模糊C均值聚类(FCM)算法在分割噪声图像和含有颜色相近区域的图像时存在的不足,提出了一种结合各向异性均值漂移的模糊C均值聚类(FCM)新算法。该算法在传统的FCM算法中引入了均值漂移(MS)算法,分割图像时利用MS算法可快速找到峰值点和图像空间信息的优点,对颜色漂移区域和细长区域均能保留更多的图像信息,同时具有较强的抗噪能力。 相似文献
6.
模糊C均值（FCM）算法是一种非监督聚类算法,该算法在图像分割中得到了广泛的应用。但是FCM算法有一定的缺陷,比如没有充分利用图像的空间信息、聚类数目无法自动确定、计算量大等问题。本文通过对直方图进行分析,采用峰点检测技术,自动确定聚类数目和各类的峰值,提出了一种适用医学图像分割的改进FCM算法,实验表明,该方法是一种具有自动分类能力的速度更快的模糊聚类图像分割算法。 相似文献
7.
《Planning》2016,(1)
在文本聚类中,基于向量空间模型(VSM)的文本特征空间存在高维度和稀疏空间、同义词与多义词干扰等问题;而K-means算法依赖于初始聚类中心,聚类结果随不同的初始输入而有所波动。针对这些问题,本文提出了一种基于潜在语义分析(LSA)与优化的模糊C均值(FCM)的文本聚类算法——LF。该算法首先采用一种新的词特征提取方法建立词-文本矩阵;然后对该词-文本矩阵进行奇异值分解在潜在语义空间进行降维;接着用优化的模糊C均值聚类算法实现对文本的聚类分析。最后通过实验,结果表明LF算法能更好地改善了文本聚类的结果,提高了文本的查全率和查准率。 相似文献
8.
《Planning》2017,(6)
针对模糊C均值(FCM)聚类法的性能依赖于初始聚类中心、迭代容易陷入局部极值、不能确保FCM收敛于一个最优解的问题,利用多岛遗传算法(MIGA)与序列二次规划法(SQP)组合优化,对FCM聚类的初始聚类中心进行优化,从而使聚类结果更加接近最优聚类。采用主成分分析和改进的FCM聚类分析,将运动学片段的特征值进行降维和分类处理,构建出基于大样本、符合郑州市交通特征的行驶工况。与试验数据对比表明:所构建的乘用车行驶工况与试验数据特征参数平均相对误差仅为2.097%,速度-加速度联合分布差异(SAFD_(diff))仅为1.74%,行驶工况拟合精度较高,更能综合反映郑州市交通真实状况。 相似文献
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