搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 C-均值聚类”相关记录39条 . 查询时间(0.279 秒)
为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器,本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法。该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行聚类;然后根据聚类结果确定TSK分类器的模糊规则前件中的高斯隶属度函数的中心和宽度参数;最后采用成组稀疏约束SP-V-SVM算法对模...
基于核距离的直觉模糊c均值聚类算法
直觉模糊集 直觉模糊聚类 核方法 无监督学习
2016/12/26
针对现有直觉模糊c均值聚类算法无法发现非凸聚类结构的缺陷，提出了一种基于核化距离的直觉模糊c均值聚类算法.算法在定义了基于核的直觉模糊欧式距离基础上，通过把聚类样本映射到高维特征空间，使原来没有显现的特征突现出来，从而能够更好地聚类.实验选择一组人工数据集及一组UCI数据集测试了本文算法，并将其与五种经典的聚类算法进行了比较.实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性.
经典的模糊C均值算法基于欧氏距离,存在等划分趋势的缺陷,分错率较高,只适用于球形结构的聚类。针对这一问题,利用数据的点密度信息,在数据点与聚类中心的距离度量中引入了调节因子,提出了一种基于密度的距离修正矩阵,并用其代替经典模糊C均值算法中的距离度量矩阵。通过人造数据集和UCI数据集的两组聚类实验,证实了改进算法对非球形结构的数据同样适用,且相比经典的模糊C均值算法具有更高的聚类准确率。
目前基于Rough集的离散化算法很难做到高效率和高识别率兼顾，针对粗糙集给出了基于逐级均值聚类的信息熵的离散化算法。首先使用改进的逐级均值聚类算法分别对单个属性的候选断点按其信息熵值进行聚类分析，生成新的规模更小的候选断点集，然后用基于信息熵的离散化算法完成断点的选取并对连续值属性进行离散化。实验结果表明，该方法在识别率相当的情况下比传统的离散化方法的时间代价更低。
改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法
模糊C均值聚类 粒子群优化 熵 聚类有效性
2010/8/25
针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷，利用改进的粒子群算法对FCM进行优化，提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM，并建立基于熵的聚类有效性函数，对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明，Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足，而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。
基于半监督学习的K-均值聚类算法研究
半监督聚类 改进的K-均值算法 动态管理种群的粒子群算法
2010/8/30
定义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数,从而将K-均值算法很好地应用于半监督聚类问题。针对K-均值算法初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,迭代搜索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集上测试都得到了较好的聚类准确率。
小波变换和硬C均值聚类的数字水印算法
小波变换 硬C均值聚类 双混沌系统
2010/3/1
提出一种基于硬C均值聚类的小波域数字图像水印算法。该算法利用人类视觉特性对小波域的低频子图进行硬C均值聚类，确定可嵌信息区域，在可嵌信息区域内通过交换相邻小波域系数值嵌入二值水印图像；双混沌序列的使用增强了水印系统的安全性。实验结果表明：该算法不仅具有良好的透明性，而且对叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切，改变图像核心部分等恶意攻击具有高鲁棒性。
非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法
非局部降噪滤波器 快速模糊C-均值聚类算法 图像分割
2009/12/28
传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息，在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法，结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法，得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法。通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验，表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力。
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模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究
模糊C均值聚类 模糊C均值（FCM）聚类算法 遗传算法
2009/12/10
基于模糊C均值（FCM）聚类算法，并利用遗传算法全局随机搜索的特点，提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围，然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进，进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题，而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值...
一种快速的模糊C均值聚类彩色图像分割方法
模糊聚类 分水岭变换 彩色图像分割
2009/12/10
FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题，为此，提出一种快速的模糊C均值聚类方法（FFCM）。首先，对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换，从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集；然后，利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小，因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度，进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明，这种方...
基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法
粒子群优化算法 模糊C-均值聚类算法 全局优化
2009/12/3
模糊C-均值（FCM）聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术，比较有效，但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响，可能收敛到局部极小的缺点。将粒子群优化算法（PSO）与模糊C-均值聚类算法相结合，实现了基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法。实验表明，该方法具有搜索全局最优解的能力，因而可得到很好的图像分割结果。
基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法
离群点 K-均值聚类 凝聚聚类
2009/11/19
离群点发现是数据挖掘研究的一个重要方面。根据数据流的特点，给出了一种基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点发现方法，先用K-均值聚类对数据流进行处理，生成中间聚类结果，然后用凝聚聚类对这些中间结果进行再次选择，最后找出可能存在的离群点。
基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究
图像分割 模糊C\|均值聚类 特征散度
2009/10/27
在图像分割领域，模糊C\|均值聚类算法得到了广泛的应用，但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题。针对以上问题对标准模糊C\|均值聚类算法进行了改进：利用一维灰度直方图来降低计算量；并在此基础上，考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性；然后，构造特征散度来重构聚类算法的目标函数。最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验，结果表明，对于...
半监督的改进K-均值聚类算法
半监督学习 K-均值聚类 标签样本
2009/10/12
K-均值聚类算法必须事先获取聚类数目，并且随机地选取聚类初始中心会造成聚类结果不稳定，容易在获得一个局部最优值时终止。提出了一种基于半监督学习理论的改进K-均值聚类算法，利用少量标签数据建立图的最小生成树并迭代分裂获取K-均值聚类算法所需要的聚类数和初始聚类中心。在IRIS数据集上的实验表明，尽管随机样本构造的生成树不同，聚类中心也不同，但聚类是一致且稳定的，迭代的次数较少，验证了该文算法的有效性...