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针对模糊C-均值聚类算法（FCM）在参数输入受人为限定,且在系统应用中易受噪声或孤立点数据的干扰等缺点,提出一种鲁棒性FCM聚类算法（RFCM）,以降低噪声或孤立点的影响。 相似文献
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Fuzzy C-Means(FCM)模糊c均值聚类算法是一个应用广泛、有效的无监督聚类算法。但传统FCM算法存在对所有样本等划分的缺点,导致聚类精度不高、鲁棒性不强。针对上述问题,从整体上引入点密度关系,从局部上引入点邻域信息,用以标记每个样本点,提出基于点密度和邻域信息的模糊c均值算法（DLFCM）。该算法能标记每个不同的样本,克服了FCM算法等划分的缺点,提高了算法的聚类精度和鲁棒性。人造数据集和UCI真实数据集实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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模糊c均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声十分敏感。提出了一种基于直方图的加权模糊c均值(WFCM)聚类的图像分割方法,在传统的FCM聚类的基础上,该方法考虑了灰度直方图的灰度、邻域像素灰度的相关性对图像进行加权聚类分割。实验结果表明,该方法可显著提高图像分割的速度和精度。 相似文献
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模糊C均值聚类是聚类分析中应用最广泛的算法之一,但是聚类数目需要人为预先设定,在实际应用中有极大的局限性。提出一种自动确定聚类数目的基于粒子群的模糊C均值聚类算法,通过对不同聚类数目进行试验,利用添加粒子阈值向量自动确定最佳的聚类数目。在预设的最大聚类数目内随机分割数据集,利用重构准则重新构建初始值,以此克服需要事先设置聚类数目的模糊C均值缺点。利用有效性函数评估算法性能,试验结果表明,该算法能自动找到最优聚类数目,聚类效果很好。 相似文献
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改进的遗传模糊混合聚类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对模糊C-均值（FCM）与遗传算法相结合的混合聚类算法进行了研究,针对遗传算法部分的染色体编码、种群初始化、个体适应度函数、遗传算子以及遗传参数设置等问题,给出了一种新的设计方法,进而得到了一个改进的遗传模糊混合聚类算法（HGFA）,并用MATLAB进行了仿真试验．结果表明该算法不但提高了收敛速度,而且聚类质量也有明显改善． 相似文献
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基于层次的模糊K均值聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
苏瑞 《安阳师范学院学报》2010,(2):47-50
通过对K均值聚类算法的研究,本文提出了一种基于层次聚类与模糊聚类思想的K均值聚类算法。算法首先使用层次方法对数据进行初始聚类,然后用得到的聚类数作为模糊K均值聚类中的K值,对聚类进行修正。最后通过实验,验证了该算法不需要人为假设聚类算法中的K值,而且引入了模糊隶属关系使类别的划分更接近于事实,从而证明了该算法的有效性。 相似文献
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阎俊梅 《雁北师范学院学报》2011,27(1)
由于FCM算法中的初始值需要随机的设定,这种随机性不能保证每次都能达到全局最优,也就是说如果初始聚类中心的设置具有全局的特点,那么聚类的结果才能达到全局最优。因此主要针对模糊c-均值（FCM）聚类算法对初始值很敏感,而且容易陷入局部最优解的这一特点,提出了一种分布式的模糊聚类方法。首先用分治法得到模糊聚类的全局的聚类中心值,然后再用FCM进行聚类,从而克服FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,达到全局最优。经仿真实验证明结果是很理想的。 相似文献
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数码迷彩因其不规则、不平滑的边缘特征而具备更强的伪装适应性．为快速有效地生成实用型数码迷彩,在传统迷彩基础上,提出一种基于误差扩散（E—D）抖动半调的数码迷彩生成算法．利用像素的三基色分量值作为特征值对迷彩原图作模糊C均值（FCM）聚类分析以提取迷彩主色,结合图像缩放、Gaussian滤波等图像处理,运用E—D抖动半调方法将传统迷彩图转换成数码迷彩图．实验证明,生成图既保持了迷彩原图的颜色分布及纹理特征,也具备了不规则的、锯齿状的边缘特征,有效地提高了迷彩的伪装隐蔽性能． 相似文献
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A novel model of fuzzy clustering using kernel methods is proposed. This model is called kernel modified possibilisticc-means (KMPCM) model. The proposed model is an extension of the modified possibilistic c-means (MPCM) algorithm byusing kernel methods. Different from MPCM and fuzzy c-means (FCM) model which are based on Euclidean distance, theproposed model is based on kernel-induced distance. Furthermore, with kernel methods the input data can be mappedimplicitly into a high-dimensional feature space where the nonlinear pattern now appears linear. It is unnecessary to docalculation in the high-dimensional feature space because the kernel function can do it. Numerical experiments show thatKMPCM outperforms FCM and MPCM. 相似文献
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李玉梅 《天津职业院校联合学报》2011,13(2):78-81
论文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的计算机图像分割方法,有效地利用蚁群算法的聚类分析能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心。然后利用蚁群聚类算法得到的模型进行修改,再进行模糊聚类弥补蚁群算法的不足。最后将该算法应用到计算机图像分割技术。对比实验表明,该算法实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。 相似文献
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李爱国 《常熟理工学院学报》2007,21(8):104-107
针对传统的模糊聚类算法(FCM)的不足,提出了具体的改进和提高方法,通过修改聚类目标函数来提高算法处理噪音点的能力和体现样本空间各维度对聚类效果的价值。最后通过实验比较证明了算法的有效性。 相似文献
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基于主题概念空间的文本模糊c-均值聚类方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了改善文本聚类的准确度,提出用基于主题概念子空间的模糊c-均值聚类(TCS2FCM)方法来分类文本.采用5个评估函数的加权值来提取关键短语;利用WordNet对相应的关键短语提取概念短语并生成最后的类别描述.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,使用能够代表文本主题的概念短语来建立相互正交的主题概念子空间,利用主题子空间中的概念向量来初始化聚类中心和隶属度矩阵.实验结果表明:不同于传统模糊c-均值聚类的随机化初始,与文本内容相关的初始化有助于改进最后的聚类结果,提高聚类精度. 相似文献
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采用Raunk iner生活型分类系统,对九顶山东坡28个样地的生活型进行统计,编制出生活型谱。然后尝试性地采用了SPSS软件的分层聚类方法对28个样地的生活型谱进行聚类分析,当聚类数n=5时,即将28个样地聚为5大类时,与该区原有的群落分类文献吻合性最好。从而说明SPSS软件的分层聚类方法在群落分类上的适用性,在理论和实践上进一步丰富和完善了群落分类的方法。 相似文献
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针对中小企业战略转型的风险因素识别问题,提出了一种基于模糊评价的风险因素识别方法.首先,分析并给出了中小企业转型的风险层次结构;然后,依据专家给出的相关信息,给出了基于模糊评价方法的中小企业转型风险因素发生可能性的识别方法,通过该方法可识别值得关注的风险因素;最后,通过一个算例说明该方法的可行性和有效性. 相似文献
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宋娈娈 《商丘师范学院学报》2014,(12):10-14
针对模糊C均值（ FCM）图像分割算法受初始值影响较大以及对噪声的抑制作用较差的问题,提出一种基于图像滤波的加权FCM图像分割算法。该算法采用快速FCM算法进行初分割,降低了初始值的影响,同时引入自适应中值滤波器,并与加权FCM 算法相结合进行迭代滤波分割,不仅能很好地抑制噪声的影响而且能使分割更精确。利用该算法分别对人工合成的和真实的含噪图像进行分割实验,实验结果表明：本文算法对含噪图像有很好的分割结果。 相似文献