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针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。 相似文献
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交通流高峰期是交通规划、交通控制中一个非常重要的概念．目前高峰期一般是凭经验人为确定的．文章利用模糊c均值聚类方法对交通流高峰期的确定问题进行研究．首先对模糊c均值聚类算法进行简要介绍,然后利用该算法对某城间高速公路交通流数据进行聚类分析,分别确定了该高速公路正、反向交通流的高峰期．结果表明,该算法聚类结果与经验交通流高峰期基本一致． 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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李玲玲 《贵州教育学院学报》2011,(9):11-14
凝聚型层次聚类和模糊C-均值聚类是聚类中的两种常用算法,每种算法都有其自己的优点、缺点及适用的对象和范围。针对FCM算法的对初始值敏感,以及目标函数没有考虑类间距离的缺点,通过使用距离阚值,把凝聚型层次聚类与模糊C-均值聚类算法相结合,产生一种新的基于距离闲值的FCM算法,实验结果表明。这种算法能够自动的判断迭代的终止条件、快速有效的找到最佳聚类结果,从而实现对模糊C-均值聚类算法的自动优化。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。 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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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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针对核模糊C-均值聚类算法中隶属度的计算特点,提出了一种改进的核模糊C-均值算法。改进后的算法是,在更新对象类的隶属度之前先判断对象是否可能属于该类。如果对象可能属于该类,则为其分配一个大于0的隶属度,否则直接将其隶属度置为0。针对不同测试数据集的实验结果表明,改进后的核模糊C 均值算法提高了聚类效果,是一种可行有效的算法。 相似文献
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本文将模糊C均值聚类和自适应神经模糊网络结合起来．模糊C均值聚类用于对输入变量空间进行划分，生成初始的模糊规则库，自适应模糊神经网络（ANFIS）选用最小二乘法和BP算法．与普通的模糊神经网络相比，这种模糊神经网络收敛速度快，建模精度高。 相似文献
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传统欠采样方法在处理不平衡数据问题时只考虑多数类样本的绝对位置而忽略了其相对位置,从而使产生的平衡数据集存在边界模糊问题。提出一种改进 K 均值聚类的不平衡数据欠采样算法（UD-PK）。该算法首先利用改进的 PSO 算法迭代寻找全局最优解作为 K-means 聚类所需初始值,然后通过 K-means 进行聚类,再按照每个类别中多数类与少数类的比例定义所取多数类样本个数,并根据多数类样本与簇心距离择优选择参与平衡数据集构造。在 UCI 数据集上的对比试验表明,该算法在少数类准确率上较一些经典算法有很大提升。 相似文献
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基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络的图像分割算法改进了传统脉冲耦合神经网络在图像分割中由于不恰当的参数选择而导致图像欠分割和过分割的问题.基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络图像分割算法无需确定参数和循环次数,也不需要用特定原则确定循环结束的条件,只需利用图像中的每个像素点的灰度值进行聚类,然后利用改进的迭代自组织数据算法确定图像的初始聚类数目以及聚类中心,并以此作为脉冲耦合神经网络的最佳阈值,一次点火过程自动完成分割.实验结果表明,这种算法具有较好的分割结果和分割速度,提高了分割的准确性. 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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相对于抑制式模糊C-均值聚类算法,半抑制式模糊C-均值聚类算法引入抑制门限,在保持收敛速度变化不大的前提下改善了聚类的效果。然而,该算法也存在参数选择较多的问题。针对该问题,我们引入面向隶属度修正的模糊聚类参数选择方法,提出了改进的半抑制式模糊C-均值聚类算法。实验表明,该算法具有较好的可操作性,在具有较快收敛速度的同时,也维持了较好的收敛效果。 相似文献
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提出一种基于大数据存储区域自动筛选的数据库优化存储和访问技术,首先进行数据库中数据分布存储模型设计和数据结构分析,采用模糊C均值聚类算法进行大数据的存储区域优化聚类,提高数据聚敛能力。采用滤波算法进行数据库中的干扰滤波处理,对滤波输出的数据进行存储区域的自动筛选控制,实现数据库存储空间优化,提高数据库访问的指向性和配准性。仿真结果表明,利用该方法进行数据库优化设计,对大数据的存储和调度性能都有较大改善。 相似文献
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聚类算法是数据挖掘算法中的重要方法之一.本文在分析了FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,实验表明该算法是有效的. 相似文献