一种模糊C均值聚类算法及实现

模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述, 从理论和实验方面研究了模糊 c 均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要进一步研究。     

模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究

 加权指数m是模糊c-均值(FCM)聚类算法中的一个重要参数.本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题.实验结果表明:m不合适的取值将严重影响算法的性能;在实际应用中m的最佳取值范围为 ,这与Pal的实验结论相一致;另外基于最优加权指数m^*的类别数确定方法是相当有效和灵敏的.     

一种自适应的模糊C均值聚类算法

本文首先介绍了模糊C均值聚类算法及其不足。在模糊C均值聚类算法的基础上,结合有效性函数,提出了一种自动聚类算法——自适应的模糊C均值聚类算法,并建立了自适应的模糊C均值聚类算法的研究模型。最后,对改进算法用MATLAB进行编程实现,并通过多组数据集进行实验测试,对产生的多种实验结果进行分析,验证自适应的模糊C均值聚类算法可以实现自动类别数的判定。     

一种新的两阶段FCM聚类算法

提出了一种新的两阶段FEM聚类算法,一方面有效弥补了Stephen L Chiu提出的FCM算法中存在的不足,更好地解决选择初始聚类中心的问题;另一方面,新算法解决了大数据量数据聚类时间过长的问题,取得了较好的聚类效果.实验结果也显示了该算法的有效性和优越性.     

模糊聚类的有效性分析

聚类算法在数据分析与图象处理等许多方面应用十分广泛,尤其是模糊C均值(FCM)聚类算法受到人们的普遍重视。象其它聚类算法一样,进行FCM聚类时,需事先确定一些参数,如:聚类类别数C模糊加权指数m、向量范数等。如何确定数据的最佳分类,使之能准确真实地反映实际数据的内部结构,这就是聚类的有效性问题。本文在实验的基础上对FCM聚类算法进行有效性分析,并提出了一个能表征FCM聚类有效性的启发性函数,得到了一些有用结论。     

基于模糊权和有效性函数的演化聚类算法

本文改进了Sheng的权和有效性函数,将XB、PE、PC和PBMF等模糊聚类有效性函数集成为一种新的模糊聚类有效性度量函数—模糊权和有效性函数FWSVF,从而提高了聚类有效性函数的性能.为了有效的实现聚类,将混合策略演化算法与传统的模糊C均值算法(FCM)相结合,将改进的模糊权和有效性指标作为适应度函数,提出了一种混合策略演化聚类算法MSECA.人工数据集和真实数据集的仿真实验表明,MSECA算法可以正确发现聚类簇的数量,避免了局部极值问题,比其他算法具有更好的性能.     

基于模糊C-均值的增量式聚类算法

给出了一种新的基于FCM的聚类算法，能根据由数据的分布的特性自动获取要聚类的数日，在新增数据后,可以进行增量式聚类，结果对孤立点不敏感，并能完成FCM不具备的非球型或椭球型分布的数据集的聚类，实验结果显示算法的有效性和优越性。     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

可能性模糊C-均值聚类新算法

模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.     

基于改进FCM算法的卫星云图聚类方法研究

卫星云图是研究天气系统演变规律的重要信息,云层内容从卫星云图中提取出来可以有助于云图分析,减少陆地和海洋信息的干扰.为此采用了模糊C均值聚类算法(FCM)进行云图聚类,该算法具有计算效率高,过程简单的优点,但对初始聚类中心敏感,容易陷入局部最优解.针对此问题,本文将全局性良好的粒子群优化算法(PSO)引入 FCM 聚类算法,克服了初始聚类中心对全局收敛性的影响.同时,将阴影集理论与该混合算法结合起来,去除聚类过程中的异常值,提高算法的效率.通过红外云图聚类对比实验得出,改进的FCM算法与传统的FCM算法相比,聚类结果图的类间距离增大,类内距离减小,聚类质量有所提高.     

Infrared image segmentation algorithm based on distribution information intuitionistic fuzzy c-means clustering

Due to the sensitivity of the traditional intuitionistic fuzzy c-means (IFCM) clustering algorithm to the clustering center in image segmentation,which resulted in the low clustering precision,poor retention of details,and large time complexity,an intuitionistic fuzzy c-means clustering algorithm was proposed based on spatial distribution information suitable for infrared image segmentation of power equipment.The non-target objects with high intensity and the non-uniformity of image intensity in the infrared image had strong interference to the image segmentation,which could be effectively suppressed by the proposed algorithm.Firstly,the Gaussian model was introduced into the global spatial distribution information of power equipment to improve the IFCM algorithm.Secondly,the membership function was optimized by local spatial operator to solve the problem of edge blur and image intensity inhomogeneity.The experiments conducted on Terravic motion IR database and the data set containing 300 infrared images of power equipment show that,the relative region error rate is about 10% and is less affected by the change of fuzzy factor m.The effectiveness and applicability of the proposed algorithm are superior to other comparison algorithms.     

基于直觉模糊c均值聚类核匹配追踪的弹道中段目标识别方法

针对核匹配追踪算法(KMP, kernel matching pursuit)进行全局最优搜索导致学习时间过长这一缺陷,汲取直觉模糊c均值聚类(IFCM, intuitionistic fuzzy c-means)算法的动态聚类特性优势,提出一种基于直觉模糊c均值聚类的核匹配追踪(IFCM-KMP, intuitionistic fuzzy c-means kernel matching pursuit)算法,且对UCI库中4组实际样本数据进行了分类实验及有效性测试.最后,选取高分辨距离像(HRRP)这一弹道中段目标识别常用的特征属性,对其进行特征提取获得子像,并分别采用FCM,KMP,IFCM-KMP 3种算法对真弹头进行目标识别仿真实验及结果对比分析,充分表明了IFCM-KMP算法用于弹道中段目标识别较之FCM、KMP的优越性及有效性.     

基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。     

基于模糊C均值的数据流入侵检测算法

针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点,提出一种基于模糊C均值聚类的数据流入侵检测算法,该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数,然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。     

基于模糊聚类的云任务调度算法

为了更好地实践云计算提供廉价按需服务的宗旨,提出了一种在模糊聚类基础上,基于两级调度模式的任务调度(FCTLBS,fuzzy clustering and two level based task scheduling)算法,新算法设置用户调度和任务调度2个等级。对资源进行性能模糊聚类;根据任务参数计算资源偏好,使不同偏好任务在不同聚类中选择,缩小了选择范围,更好地反映了任务需求。仿真实验表明,本算法较之同类算法具备一定的优越性。     

基于并行小生境技术优化的智能模糊聚类图像分割算法

利用PBM模糊聚类有效性函数以图像特征空间为搜索空间,实现有效性函数的全局寻优,用并行小生境技术解决粒子群(PSO)算法的早收敛问题,优化聚类的全局收敛性能,实现有效聚类数目与聚类中心的并行寻优。通过对遥感图像分割的实验证明,与传统粒子优化群算法的分割结果相比,本文算法拥有更高的有效性且分割效果更优。     

变长度微粒群优化模糊聚类的自适应图像分割方法

模糊C均值聚类(FCM.fuzzy c-means)图像分割方法,对初值选取较敏感,并且需要事先确定聚类数目.为此,提出了一种基于变长度微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化PBMF模糊聚类的自适应图像分割方法.PBMF指标函数考虑了聚类数目和聚类中心,通过设计变长度PSO算法来实现PBMF指标函数的优化过程,并利用统计直方图将图像从像素窄间映射到灰度直方图特征空间,从而快速地获得图像的最佳聚类数日和聚类中心.对遥感图像的分割实验表明,该自适应分割策略具有全局搜索图像最佳聚类数月和聚类中心的能力,以及较强的抗噪能力.     

两阶段模糊C-均值聚类算法

针对模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对初始值敏感、收敛结果易陷入局部极小的问题,本文提出了一种新型的两阶段模糊C-均值聚类算法。算法提出了一种简洁快速的初始聚类中心的选取规则,从而使获得的聚类结果为全局最优。仿真结果证明了该算法的有效性和优越性。     

基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法--基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法.该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来.用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类.该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高.采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性.