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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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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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针对现有直觉模糊集聚类方法存在计算量大、数据失真和易陷于局部最优等问题,提出基于新直觉模糊相似度量的直觉模糊谱聚类算法。首先定义了新的直觉模糊相似度量方法,然后基于该方法构造了直觉模糊相似度矩阵,根据直觉模糊相似度矩阵求解非规范Laplacian矩阵,在此基础上构建特征矩阵,再使用k-means算法对特征矩阵进行聚类。最后在数值算例上的应用证明了所提出算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对FCM算法主要应用于点数据聚类,不能直接处理关系型数据的缺点。本文提出了一种基于Web日志的数据挖掘聚类算法,首先对FCM算法进行改进使其能够处理关系型数据,并对算法进行了健壮性改进。然后针对传统FCM算法需要在没有先验知识的基础上,事先确定聚类类别数的缺点,引入了竞争凝聚算法(CA),与FCM算法相结合,形成了CA-FCM算法,使之能够自动确定最佳分类类别数。实验表明,CA-FCM算法的挖掘结果与FCM算法的结果相近,在用户访问会话数量不太大时性能优于FCM算法。 相似文献
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模糊C-均值聚类方法研究人类活动影响下大亚湾海域水体生态环境空间分布规律,揭示大亚湾水体生态环境空间分布分成两类区域:其一为受人类活动影响为主的大鹏澳、澳头以及大亚湾东北部区域;其二为受湾外南海海水交换影响较大的大亚湾南部、中部和东部海域。模糊C-均值聚类分析作为一种数据信息提取方法,为海洋环境生态研究提供新的方法。 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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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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针对知识发现中的模糊信息查询问题 ,提出了一种基于知识挖掘中神经网络技术的模糊信息聚类及联想设计方法。首先按照分类对信息源进行量化编码 ,然后对编码后的数据进行规整处理。对于信息聚类采用均值聚类算法 ,而模糊信息联想采用Hopfield网络实现。将基于上述算法开发出的模糊信息查询系统应用于图书信息查询 ,实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对知识发现中的模糊信息查询问题，提出了一种基于反馈网络的模糊概念聚类及模式联想设计方法。首先按照分类要求对所要查询的概念集合进行量化编码，然后对编码后的数据进行规整处理。对于概念聚类采用多层反馈神经网络的FP聚类算法，而概念联想采用白反馈神经网络的椭球学习算法实现。将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询，实验结果征明了该方法的有效性。 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