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局部迭代的快速K-means聚类算法 被引量：10
1
作者 李峰 李明祥 张宇敬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第13期63-71,共9页
为了解决K-means算法在聚类数量增多的情况下,因选择了不合适的中心初值而影响到聚类效果这一问题,提出了一种局部迭代的快速K-means聚类算法(PIFKM+−)。该算法在K-means聚类的基础上,不断寻找能够被分割的聚类簇和能够被删除的聚类簇,... 为了解决K-means算法在聚类数量增多的情况下,因选择了不合适的中心初值而影响到聚类效果这一问题,提出了一种局部迭代的快速K-means聚类算法(PIFKM+−)。该算法在K-means聚类的基础上,不断寻找能够被分割的聚类簇和能够被删除的聚类簇,并对受影响的局部数据进行重新聚类处理,降低了整个聚类更新的时间复杂度,提高了聚类的效果。PIFKM+−算法在面对聚类数量众多的情况下,具有能够快速更新聚类、对聚类中心初值不敏感、能够提高聚类精确度等优势。通过与K-means和K-means++两种算法的比较,在仿真数据集和真实数据集的综合实验下,验证了该算法的精确性、高效率性和可扩展性,同时实验结果的统计分析表明该算法在提高了聚类精确度的同时并没有损失太多的时间效率。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类分割 聚类删除 局部迭代聚类 聚类邻居
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基于两层迭代聚类算法的RBFNN及在发电机诊断中的应用 被引量：5
2
作者 万书亭 李和明 李永刚 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第21期65-68,共4页
首先分析了传统的基于K均值聚类算法径向基函数神经网络(RBFNN)的缺点,即需要人为确定隐含层神经元数量,并且不同的初始化方法有不同的聚类结果和学习误差。然后提出了一种新的RBFNN算法——两层迭代聚类算法,能根据样本的分布情况自动... 首先分析了传统的基于K均值聚类算法径向基函数神经网络(RBFNN)的缺点,即需要人为确定隐含层神经元数量,并且不同的初始化方法有不同的聚类结果和学习误差。然后提出了一种新的RBFNN算法——两层迭代聚类算法,能根据样本的分布情况自动计算RBFNN隐含层神经元数量、中心向量和宽度。将实测的 MJF-30-6型发电机正常运行、转子励磁绕组故障运行和定子绕组故障时定转子径向振动信号作为学习样本,运用文中所述算法与传统的RBFNN算法比较,结果表明,基于两层迭代聚类算法的RBFNN具有较小的学习误差。 展开更多
关键词 故障诊断 发电机 径向基函数神经网络(RBFNN) 两层迭代聚类算法
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基于K均值的迭代局部搜索聚类算法 被引量：8
3
作者 吴景岚 朱文兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第22期37-41,共5页
K均值聚类算法(KM)是解决聚类问题的一个常用的方法,该方法的主要缺点是其找到的局部极小值与全局最优值的偏差往往较大。论文构造一种基于KM算法的迭代局部搜索算法(称之为IKM)。该算法以KM算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作... K均值聚类算法(KM)是解决聚类问题的一个常用的方法,该方法的主要缺点是其找到的局部极小值与全局最优值的偏差往往较大。论文构造一种基于KM算法的迭代局部搜索算法(称之为IKM)。该算法以KM算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解。当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围。试验结果表明IKM算法得到的聚类结果比KM算法得到的聚类结果有明显的改进,平均改进达100%以上。当数据集越大,簇的个数越多时,改进的效果越是显著,可以达到300%以上。因而,IKM算法是一个确实可行的有效的方法。 展开更多
关键词 聚类问题 K均值算法 迭代局部搜索
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基于决策者偏好DE算法的模糊聚类迭代洪灾评估方法 被引量：3
4
作者 何耀耀 宋晓晨 廖力 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2016年第4期33-38,共6页
权重的选择是各种洪水灾害评估模型中的一个关键而又难以确定的问题。根据现有主观赋权法和客观赋权法的特点,在差分进化(DE)算法的基础上,引入决策者偏好过滤掉不满足条件的个体,通过优化考虑决策者偏好的模糊聚类迭代模型获得洪灾样... 权重的选择是各种洪水灾害评估模型中的一个关键而又难以确定的问题。根据现有主观赋权法和客观赋权法的特点,在差分进化(DE)算法的基础上,引入决策者偏好过滤掉不满足条件的个体,通过优化考虑决策者偏好的模糊聚类迭代模型获得洪灾样本的指标权重向量,结合洪灾损失样本特征值矩阵得出各样本的灾情综合评价值;然后依据灾情综合评价值与聚类矩阵求出各等级的特征值,并依此自动识别聚类矩阵中各行的类别属性;最后依据识别出的类别属性和各样本的灾情综合评价值,对洪灾样本在不同的决策者偏好下进行等级划分和灾情排序。以2013年四川省和1996年新疆的洪灾样本为例进行仿真试验,实现了不同决策者偏好下的洪灾等级评估,并为水利部门选择偏好类型提供了参考性建议。 展开更多
关键词 洪水灾害评估 决策者偏好 DE算法 模糊聚类迭代模型 灾情综合评价值
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一种迭代加权更新的带加速算子的半监督AP聚类算法 被引量：1
5
作者 韩义波 韩璞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第2期376-378,共3页
为了提高AP算法的数据集分类准确度和收敛速度,提出一种基于改进AP算法的迭代加权更新的带加速算子的半监督AP聚类算法(AP-SSM)。该算法采用带约束的标签映射的方法对样本所属子簇进行分类,在采用传统AP聚类算法上引入了迭代加权更新方... 为了提高AP算法的数据集分类准确度和收敛速度,提出一种基于改进AP算法的迭代加权更新的带加速算子的半监督AP聚类算法(AP-SSM)。该算法采用带约束的标签映射的方法对样本所属子簇进行分类,在采用传统AP聚类算法上引入了迭代加权更新方法来吸引度参数和适选度参数,并在算法聚类过程中引入了加速因子,考虑到了子簇自身数据中心和权重值的加速因子可以提高聚类精度和算法收敛性能。仿真实验结果表明,AP-SSM算法相比AP、AP-VSM、SAP算法,在数据集分类准确度和算法运行速度上具有更好的效果。 展开更多
关键词 AP聚类算法 带约束标签映射 加速因子 迭代加权更新
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基于迭代模糊聚类算法与K近邻和数据字典的集成TSK模糊分类器 被引量：19
6
作者 张雄涛 蒋云良 +2 位作者 潘兴广 胡文军 王士同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期746-754,共9页
该文提出一种新型的集成TSK模糊分类器(IK-D-TSK),首先通过并行学习的方式组织所有0阶TSK模糊子分类器,然后每个子分类器的输出被扩充到原始(验证)输入空间,最后通过提出的迭代模糊聚类算法(IFCM)作用在增强验证集上生成数据字典,从而利... 该文提出一种新型的集成TSK模糊分类器(IK-D-TSK),首先通过并行学习的方式组织所有0阶TSK模糊子分类器,然后每个子分类器的输出被扩充到原始(验证)输入空间,最后通过提出的迭代模糊聚类算法(IFCM)作用在增强验证集上生成数据字典,从而利用KNN对测试数据进行快速预测。IK-D-TSK具有以下优点:在IK-DTSK中,每个0阶TSK子分类器的输出被扩充到原始入空间,以并行方式打开原始(验证)输入空间中存在的流形结构,根据堆栈泛化原理,可以保证提高分类精度;和传统TSK模糊分类器相比,IK-D-TSK以并行方式训练所有的子分类器,因此运行速度可以得到有效保证;由于IK-D-TSK是在以IFCM&KNN所获得的数据字典的基础上进行分类的,因此具有强鲁棒性。理论和实验验证了模糊分类器IK-D-TSK具有较高的分类性能、强鲁棒性和高可解释性。 展开更多
关键词 TSK模糊分类器 迭代模糊聚类算法 数据字典 可解释性
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一种基于离群点的聚类迭代检测算法 被引量：2
7
作者 陈蓉 李艳萍 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第35期9725-9729,共5页
大多数数据挖掘算法都可以对数据进行相对准确的分类,然而他们都集中于单独地使用聚类的方法。所以对于离群点存在的数据集,常常不能得出准确的结果。而COID算法(Cluster-outlier Iterative detection)把簇和离群点巧妙地结合起来,通过... 大多数数据挖掘算法都可以对数据进行相对准确的分类,然而他们都集中于单独地使用聚类的方法。所以对于离群点存在的数据集,常常不能得出准确的结果。而COID算法(Cluster-outlier Iterative detection)把簇和离群点巧妙地结合起来,通过它们之间的关系来检测离群点并进行合理聚类。为进一步提高该算法的实用性,现利用prim算法确定初始簇中心,从而降低了迭代次数,实验证明改进后的算法具有更好的可行性、有效性和准确性,适合于高维数据中对于聚类检测的要求。 展开更多
关键词 迭代算法 聚类 COID 离群点检测prim算法
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改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图
8
作者 曾宇 姚琨 秦勤 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期210-215,共6页
声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线... 声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线性迭代聚类构建超像素,提取声环境功能区划图特征矩阵,基于K-means++改进模糊C均值聚类算法,语义分割超像素粒化的声环境功能区划图,并以声功能区面积占比计算结果偏差为评价指标,分析超像素尺度对分割结果的影响。然后基于不同图像特征矩阵构建方法和聚类中心初始化方法,使用模糊C均值聚类、高斯混合模型聚类、K-medoids聚类语义分割声环境功能区划图,最后比较不同组合方案的声功能区面积占比计算结果偏差,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 声学 声环境功能区划图 彩色图像分割 模糊C均值聚类 简单线性迭代聚类 K-means++算法
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基于平衡迭代规约层次聚类的无线传感器网络流量异常检测方案 被引量：23
9
作者 郁滨 熊俊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期305-313,共9页
针对现有网络流量异常检测方法不适用于实时无线传感器网络(WSN)检测环境、缺乏合理异常判决机制的问题,该文提出一种基于平衡迭代规约层次聚类(BIRCH)的WSN流量异常检测方案。该方案在扩充流量特征维度的基础上,利用BIRCH算法对流量特... 针对现有网络流量异常检测方法不适用于实时无线传感器网络(WSN)检测环境、缺乏合理异常判决机制的问题,该文提出一种基于平衡迭代规约层次聚类(BIRCH)的WSN流量异常检测方案。该方案在扩充流量特征维度的基础上,利用BIRCH算法对流量特征进行聚类,通过设计动态簇阈值和邻居簇序号优化BIRCH聚类过程,以提高算法的聚类质量和性能鲁棒性。进一步,设计基于拐点的综合判决机制,结合预测、聚类结果对流量进行异常检测,保证方案的检测准确性。实验结果表明,所提方案在检测效果和检测性能稳定性上具有较为明显的优势。 展开更多
关键词 无线传感器网络 流量异常检测 特征维度扩充 基于平衡迭代规约层次聚类 拐点
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基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建
10
作者 张立峰 唐志浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期899-906,共8页
为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离... 为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。 展开更多
关键词 电容层析成像 平面阵列电容 图像重建 模糊C均值聚类 快速迭代收缩阈值算法 缺陷检测
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基于加权信息量和迭代自组织聚类的地质灾害易发性评价 被引量：23
11
作者 陈绪钰 倪化勇 +3 位作者 李明辉 田凯 宋志 高延超 《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第2期71-78,共8页
以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重... 以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重,应用加权信息量模型进行地质灾害易发性评价;再者,利用迭代自组织聚类模型对地质灾害易发性评价结果进行分级区划;最后,对地质灾害易发性评价的精度进行定量评价。结果表明:地质灾害易发性评价结果与实际地质灾害发生的吻合度高、评价结果可靠、评价方法精度高、适用性强;岩土体类型、坡体结构、水的作用及人类工程活动是地质灾害发育的最主要控制因素;地质灾害易发性划分为极高易发、高易发、中易发、低易发、极低易发五个等级。建立的评价方法从权重确定和等级划分方面完善了地质灾害易发性评价理论体系,可为区域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。 展开更多
关键词 地质灾害 易发性 层次分析法 加权信息量模型 迭代自组织聚类算法 三峡库区
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融合简单线性迭代聚类的高光谱混合像元分解策略 被引量：4
12
作者 张飞飞 孙旭 +2 位作者 薛良勇 高连如 刘长星 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第17期199-206,共8页
高光谱图像中的混合像元问题广泛存在,混合像元的分解效率一直是遥感应用研究的难点和热点。目前成熟的端元提取算法有纯像元指数（pure pixel index,PPI）、内部最大体积法（N-FINDR）、顶点成分分析（vertex component analysis,VCA... 高光谱图像中的混合像元问题广泛存在,混合像元的分解效率一直是遥感应用研究的难点和热点。目前成熟的端元提取算法有纯像元指数（pure pixel index,PPI）、内部最大体积法（N-FINDR）、顶点成分分析（vertex component analysis,VCA）、顺序最大角凸锥（sequential maximum angle convex cone,SMACC）、交替最大体积法（alternating volume maximization,AVMAX）、最小体积封闭单形体（minimum volume enclosing simplex,MVES）等,这些算法从图像所有像元中提取纯光谱,具有提取速度慢、精度不高的缺点。为此,该文引入了一种融合简单线性迭代聚类（simple linear iterative clustering,SLIC）超像元分割的高光谱混合像元分解算法。超像元分割技术能够将具有相似特征的相邻像元组成图像块,并保留进一步进行图像处理的有效信息,从而大幅减少参与端元提取的像元数量,为解决上述问题提供了有效的途径。通过试验对比了降维方式（主成分分析和最大噪声分数）、RGB对应关系（6种）、色彩空间RGB（red,green,blue）和LAB（lightness-A-B）、数据格式（JPG,BIN）和算法参数K对高光谱图像超像元分割结果的影响,并进一步分析了SLIC超像元分割结果对2种典型端元提取算法（AVMAX、MVES）产生的不同效果。试验结果表明,随着K值的增大,混合像元分解的时间逐渐增加,均方根误差（root mean square error,RMSE）持平或减少,而JPG（有损压缩）数据格式的时间始终比BIN（无损压缩）数据格式的要短。SLIC＋MVES的RMSE略高于MVES的RMSE,低于AVMAX的RMSE,但时间远小于MVES。当K足够大的时候,SLIC＋MVES的效果就近似MVES的效果了。在大部分情况下,最大噪声分数的降维效果优于主成分分析。以最大噪声分数作为降维方法、以JPG作为数据格式、以LAB作为色彩空间对混合像元分解结果较为有利。另外,SLIC的参数K的取值在5-10之间较为合适。该研究中的SLIC超像元分割算法简单易行,并且提高了混合像元分解的效率,具备很好的实用价值。 展开更多
关键词 像元 光谱分析 算法 简单线性迭代聚类 超像元
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基于模糊聚类迭代模型的洪灾评估标准计算方法 被引量：3
13
作者 廖力 周雪芹 +2 位作者 邹强 曾小凡 周建中 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2015年第2期34-38,共5页
对于洪灾评估工作来说,制定一个具有普适性的洪灾等级评估标准是很重要的,而目前缺少一个被公开认可的标准制定方案。在模糊聚类迭代模型的基础上,提出了一种不受时空分布影响的洪灾评估标准计算方法。在求解目标函数时,采用混沌文化进... 对于洪灾评估工作来说,制定一个具有普适性的洪灾等级评估标准是很重要的,而目前缺少一个被公开认可的标准制定方案。在模糊聚类迭代模型的基础上,提出了一种不受时空分布影响的洪灾评估标准计算方法。在求解目标函数时,采用混沌文化进化算法进行了优化。以四川省1976—2006年洪灾样本为例,计算出了四川省洪灾的标准化等级评估标准,并进行了验证。分析表明:该标准是合理有效并符合洪灾分布特点的,可以作为其它模型的评估标准。采用相对值标准,不受时空分布不同的影响,可以用于所有具有同一范围级别和较完备历史灾情数据的洪灾评估标准工作。 展开更多
关键词 洪灾评估 洪灾评估标准 模糊聚类迭代模型 混沌文化差分进化算法 洪灾分布特点 洪水灾害等级划分
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改进秃鹰搜索和K均值混合迭代的点云简化算法 被引量：2
14
作者 牛宏侠 李富丽 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期172-183,共12页
针对激光雷达的固有特性和复杂环境易造成点云噪声和冗余点云,以及传统点云简化算法忽略了点云固有特征等问题,提出了一种基于改进秃鹰搜索和K均值聚类(KMC)混合迭代的点云简化算法(IBESSA)。首先,通过秃鹰搜索(BES)算法迭代阶段的竞争... 针对激光雷达的固有特性和复杂环境易造成点云噪声和冗余点云,以及传统点云简化算法忽略了点云固有特征等问题,提出了一种基于改进秃鹰搜索和K均值聚类(KMC)混合迭代的点云简化算法(IBESSA)。首先,通过秃鹰搜索(BES)算法迭代阶段的竞争融合(CFBES),提高其收敛速度和优化精度;其次,通过CFBES和KMC算法的混合迭代,实现了点云数据的聚类;然后,在k近邻(k-NN)实现点云簇密度估计的基础上,结合香农熵实现点云信息量化;最后,删除信息量化值小于阈值的聚类簇,完成点云数据简化。使用UCI国际标准数据集和斯坦福点云数据集分别对CFBES-KMC算法的聚类效果及点云的简化效果进行验证,结果表明:与改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代、K-means++、模糊C均值聚类算法的聚类效果相比,CFBES-KMC算法的聚类准确率分别提高了1.02%、12.31%、14.72%;在斯坦福点云数据集上,IBESSA算法在有效滤除冗余点云的基础上保留了原本点云的细节和形状特征,不失为一种高效的点云简化算法。 展开更多
关键词 秃鹰搜索算法 竞争融合 K均值聚类混合迭代 香农熵 点云简化
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基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法 被引量：2
15
作者 高云龙 李建鹏 +3 位作者 郑兴莘 邵桂芳 祝青园 曹超 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1045-1058,共14页
传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点... 传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点之间相似度的度量,每个数据点都可以看作其他数据点的近邻,但是不同数据点之间的相似度是不同的。将样本点的近邻信息GX和类中心点的近邻信息GV融入基础FCM模型中,为聚类过程提供更多的数据结构信息,用于指导聚类算法中的簇划分过程,以提升算法的稳定性,并提出了3个迭代算法求解本文提出的聚类模型。与其他先进聚类算法对比,在部分基准数据集上聚类性能有10%以上的提升,同时还从参数敏感性、收敛性、消融实验等方面对算法进行评价。实验结果可以充分显示本文提出的聚类算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 自适应近邻 算法鲁棒性 迭代算法
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数据挖掘中聚类算法比较研究 被引量：35
16
作者 张红云 刘向东 +2 位作者 段晓东 苗夺谦 马垣 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2003年第2期5-6,77,共3页
聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易、更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。
关键词 数据挖掘 聚类算法 平衡迭代削减聚类算法 代表点聚类算法 数据库
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考虑决策者偏好的洪灾评估自适应模糊聚类迭代模型及应用
17
作者 邹强 廖力 王学敏 《水电能源科学》 北大核心 2017年第10期63-67,共5页
针对洪灾评估的各种决策者偏好和模型方法复杂度,以模糊聚类迭代模型(FCI)和教学优化算法(TLBO)为基础,综合考虑洪灾评估过程中的决策者主观偏好,建立了基于教学优化算法的洪灾评估自适应模糊聚类迭代模型(AFCI-TLBO),并将该方法应用于... 针对洪灾评估的各种决策者偏好和模型方法复杂度,以模糊聚类迭代模型(FCI)和教学优化算法(TLBO)为基础,综合考虑洪灾评估过程中的决策者主观偏好,建立了基于教学优化算法的洪灾评估自适应模糊聚类迭代模型(AFCI-TLBO),并将该方法应用于四川省洪灾评估中。结果表明,AFCI-TLBO的聚类效果有效性更好,评价结果更为可信。 展开更多
关键词 洪灾评估 决策者偏好 模糊聚类迭代模型 自适应调整 教学优化算法 聚类有效性
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量：13
18
作者 安良 胡勇 +1 位作者 胡良梅 孟玲玲 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第3期354-358,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:... 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。 展开更多
关键词 改进模糊C-均值聚类算法 FCM聚类算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
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属性权重聚类算法的研究 被引量：8
19
作者 武优西 侯丹丹 +1 位作者 李建满 米少华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第3期651-654,共4页
一个实际的聚类问题中,各维属性的贡献通常是不一样的,具有主次之分,但传统的聚类算法将所有属性赋予相同的权重.如果能够将其重要属性赋予较大属性权重,则可以提高聚类效果.采用改进粒子群优化算法为每一维属性求取相应权重,并将得到... 一个实际的聚类问题中,各维属性的贡献通常是不一样的,具有主次之分,但传统的聚类算法将所有属性赋予相同的权重.如果能够将其重要属性赋予较大属性权重,则可以提高聚类效果.采用改进粒子群优化算法为每一维属性求取相应权重,并将得到的权重应用到迭代自组织数据分析技术算法中,构建一种基于改进粒子群属性权重的迭代自组织数据分析技术算法.试验结果表明,合理的权重改善了聚类算法的性能,提高了聚类质量. 展开更多
关键词 聚类 属性权重 改进粒子群算法 迭代自组织数据分析技术算法
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基于上下文分析的无监督分层迭代算法用于SAR图像分割 被引量：13
20
作者 余航 焦李成 刘芳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期100-116,共17页
基于聚类的分割算法能够有效地分析目标特征在特征域的分布结构,进而准确判断目标的所属类别,但难以利用图像的空间和边缘信息,而基于区域增长的分割算法能够在空间域利用多种图像信息计算目标之间的相似性,但缺乏对特征结构本身的深层... 基于聚类的分割算法能够有效地分析目标特征在特征域的分布结构,进而准确判断目标的所属类别,但难以利用图像的空间和边缘信息,而基于区域增长的分割算法能够在空间域利用多种图像信息计算目标之间的相似性,但缺乏对特征结构本身的深层挖掘,容易出现欠分割或过分割的结果.本文结合这两种算法各自的优势,针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的特点,提出了一种基于上下文分析的无监督分层迭代算法.该算法使用过分割区域作为操作单元,以提高分割速度,降低SAR图像相干斑噪声的影响.在合并过分割区域时,该算法采用了分层迭代的策略:首先,设计了一种改进的模糊C均值聚类算法,对过分割区域的外观特征进行聚类分析,获得其类别标记,该类别标记包含了特征的分布结构信息.然后,利用多种SAR图像特征对同类区域的空域上下文进行分析,使用区域迭代增长算法对全局范围内的相似区域进行合并,直到不存在满足合并条件的过分割区域对为止,再重新执行聚类算法.这两种子算法分层交替迭代,扬长避短,实现了一种有效的方法来组织和利用多种信息对SAR图像进行分割.对模拟和真实SAR图像的实验表明,本文提出的算法能够在区域一致性和细节保留之间做到很好的平衡,准确地分割出各类目标区域,对相干斑噪声具有很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 图像分割 聚类算法 区域迭代增长 特征提取 相似度度量 合成孔径雷达图像
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