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基于模糊商空间的模糊C-均值算法（QFCM）是在模糊商空间和模糊模糊C-均值（FCM）的基础上提出的。通过引入相似函数并构造出归一化距离,得到模糊商空间的分层递阶的结构,在此基础上提出了基于粒度思想的准则函数并选择出一个最佳层次,从而确定聚类的个数,并选择具有相似度高的样本作为初始聚类中心,结合鲁棒性统计观点运用归一化距离来替代FCM目标函数中的欧式距离度量,提出了QFCM算法。实验证明与传统的算法比较,QFCM算法能够自动确定最佳聚类数目,发现大小不均的聚类,迭代次数少,有效地消除了传统FCM算法对初始值敏感,提高了算法的稳定性和准确率。 相似文献
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模糊C均值(FCM)算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法:先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。 相似文献
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研究高效进行数据聚类,提高数据聚类能力的问题。传统的模糊C均值算法具有对初始值和噪声极为敏感和遗传算法在局部极值点收敛的缺陷。基于模糊c均值聚类算法,提出一种改进的优化聚类算法。利用混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对模糊c均值算法进行改进,利用Logistics混沌映射对聚类算法进行优化搜索,把混沌扰动量引入到进化种群当中,弥补了模糊C均值算法的缺陷。采用改进的Logistics映射扰动搜索聚类算法,以目标识别为案例,综合4类目标特征参数为研究对象,开发了一套有价值的目标识别专家系统软件。仿真实验表明,改进的数据聚类算法,具有优越的数据聚类性能,聚类判断准确率提高明显,设计的专家系统软件对目标识别特征分类具有较好的准确性和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
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随着的计算能力的不断提高和计算机体系结构的可编程性,将向着多核,众核的异质形核的方向继续发展。针对这一问题,本文对KFCM算法的类别间可分性优化进行了分析,通过对于FCM算法的数据集C划分、FCM算法和HCM算法的理论知识,解释了KFCM算法,对于样本的特征进行优化,将高维特征空间内的数据映射到内核函数中,将样本的有益特征扩大,到达快而准的聚类效果。经过仿真测试显示,KFCM算法模型聚类效果可以准确区分二者。 相似文献
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基于FCM的路段平均行程时间估计 总被引：2，自引：0，他引：2
为了有效利用低频采样的出租车GPS数据,精确估计路段平均行程时间,改进了地图匹配算法,提出了一种路段平均行程时间的估计方法.将路段的上下游交叉口详细分析,准确估计车辆经过路段交叉口的时刻,通过两交叉口的时差计算单车路段行程时间.利用模糊C均值聚类(FCM),将某时段的单车路段行程时间分成快、中、慢速三类.利用各类的聚类中心和分类后数据,按一定的权值,估计平均路段行程时间.计算结果表明:平均行程时间估计值与实测值的比较接近. 相似文献
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结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,据此提出一种基于量化粗糙信息的改进的图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。通过对比传统的模糊C-均值（FCM）聚类分割算法,证明该方法大大降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。 相似文献
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本文提出了一种免疫克隆选择算法与模糊C-均值聚类算法相结合的混合聚类算法。首先用克隆选择算法对模糊聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后进行聚类,是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法,将该算法用于汽轮机的故障诊断中,诊断结果表明,该方法能够正确地诊断出存在的故障,具有实用价值。 相似文献
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一种改进的模糊C-均值算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种改进的模糊C-均值算法。实现了算法中聚类数c及权指数m两个参数的确定方法。该算法能很好地实现参数快速、有效的确定。比传统FCM算法具有一定的优越性。 相似文献
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主要研究了均值聚类图像分割问题。针对传统的聚类图像分割算法对图像地分割精度较低等问题,提出一种基于模糊控制的C-均值聚类快速图像分割新方法。本文采用快速模糊C-均值聚类算法对图像分割。实验结果表明,图像分割边缘清晰,分割效果明显优于传统的聚类图像分割算法。 相似文献
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利用粒子群优化算法（PSO）强大的全局搜索能力,提出了用PSO算法优化FCM聚类中心的方法,有效地避免了传统的FCM由于初始值及噪声的影响,容易陷入局部最优的不足,同时图像分割的效果得到了提高,性能比传统的FCM方法更加稳定。实验结果表明,该方法在图像分类中的应用效果较好。 相似文献
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针对高速公路运营企业的安全资信评价问题,提出一种基于差异驱动的评价方法。首先对不同运输企业在高速公路上的违章数据进行预处理,进而在交通运输安全原则的基础上提出超速率(USR)、疲劳驾驶率(TDR)、夜间行驶率(NTR)和无信号率(NSR)四个评价指标;运用差异驱动原理确定了评价指标的权重系数并构建了相应的评分方法;最后,运用模糊C均值聚类算法综合评估了不同运输企业的安全资信等级。 相似文献
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模糊支持向量机（FSVM）具有很好的抗噪声能力,受到了很多专家的重视。然而模糊支持向量机算法的时间复杂度通常较高。针对这一不足,本文提出了一种基于核聚类的模糊支持向量机算法。首先根据核聚类算法对每一类原始样本进行聚类,然后对每一簇求样本中心,用样本中心作为新的样本点替换该类别的原始样本。最后本文算法利用中心距离型计算新样本的模糊权重,并利用模糊支持向量机算法进行求解。实验充分验证了本文算法相对于传统模糊支持向量机方法具有更快的分类速度。 相似文献
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K-均值聚类算法是一种基于划分方法的聚类算法,本文通过对传统的K-均值聚类算法的分析,提出了一种改进的K-均值算法,并对该算法的时间复杂度和空间复杂度进行了分析。该算法在计算聚类中心点时采用了一种最近邻的思想,可以有效地去除＂噪声＂和＂孤立点＂对簇中平均值（聚类中心）的影响,从而使聚类结果更加合理。最后通过实验表明该算法的有效性和正确性。 相似文献