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一种区间型数据的自适应模糊c均值聚类算法 被引量：5
1
作者 谢志伟 王志明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第17期193-198,237,共7页
针对区间型数据的聚类问题,提出一种自适应模糊c均值聚类算法。该算法一方面基于区间数的中点和半宽度,通过引入区间宽度的影响因子以控制区间大小对聚类结果的影响;另一方面通过引入一个自适应系数,以减少区间型数据的数据结构对聚类... 针对区间型数据的聚类问题,提出一种自适应模糊c均值聚类算法。该算法一方面基于区间数的中点和半宽度,通过引入区间宽度的影响因子以控制区间大小对聚类结果的影响;另一方面通过引入一个自适应系数,以减少区间型数据的数据结构对聚类效果的影响。通过仿真数据和Fish真实数据验证了该算法的有效性,并对聚类结果进行比较和分析。 展开更多
关键词 区间型数据 模糊c均值聚类 自适应系数 自适应模糊c均值聚类
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基于自适应模糊C均值聚类算法的电力负荷特性分类 被引量：14
2
作者 赵国生 牛贞贞 +1 位作者 刘永光 孙超亮 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2015年第6期56-60,共5页
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在的缺点,提出了一种自适应FCM算法,该算法以类内距离MIA和类间距离MDC两个聚类结果评价指标为基础,把MDC和MIA的比值I作为自适应函数来确定FCM算法的聚类数目c;同时,根据模糊决策的方法,利用FCM算法... 针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在的缺点,提出了一种自适应FCM算法,该算法以类内距离MIA和类间距离MDC两个聚类结果评价指标为基础,把MDC和MIA的比值I作为自适应函数来确定FCM算法的聚类数目c;同时,根据模糊决策的方法,利用FCM算法的目标函数和划分熵来共同确定最优的模糊加权指数m的取值.结果表明:该算法不仅能够克服FCM算法无法自动确定聚类数目和模糊加权指数需要凭经验给出的缺点,而且得到的聚类结果是最优的,通过算例分析也证明了该算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 负荷聚类 c均值聚类算法 负荷特性 日负荷曲线
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联机局部自适应模糊C均值聚类算法 被引量：3
3
作者 吴小燕 陈松灿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期1026-1032,共7页
基于模糊C均值(FCM)和局部自适应聚类(LAC)提出一种针对高维数据的联机局部自适应模糊C均值聚类算法(OLAFCM).OLAFCM通过为各类属性分别赋以相应的局部权重,使各类属性分布在不同属性组合的张量子空间内,从而有效降低采用全局降维方法... 基于模糊C均值(FCM)和局部自适应聚类(LAC)提出一种针对高维数据的联机局部自适应模糊C均值聚类算法(OLAFCM).OLAFCM通过为各类属性分别赋以相应的局部权重,使各类属性分布在不同属性组合的张量子空间内,从而有效降低采用全局降维方法造成的信息损失,同时适合聚类数据流.最后,在人工模拟和真实数据集上验证OLAFCM比之现有基于全局降维的划分联机聚类算法具有更好的性能. 展开更多
关键词 模糊c均值(FcM) 局部自适应聚类(LAc) 联机局部自适应模糊c均值(OLAFcM)
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自适应模糊C均值聚类的数据融合算法 被引量：17
4
作者 吴会会 高淑萍 +1 位作者 彭弘铭 赵怡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期26-35,82,共11页
针对基于改进模糊聚类的数据融合算法存在融合不精确、融合可信度较低等不足,为了解决多个同质传感器在无先验知识的情况下对同一个目标的某一特征进行测量的数据融合问题,提出了一种自适应模糊C均值聚类的数据融合算法,主要是把自适应... 针对基于改进模糊聚类的数据融合算法存在融合不精确、融合可信度较低等不足,为了解决多个同质传感器在无先验知识的情况下对同一个目标的某一特征进行测量的数据融合问题,提出了一种自适应模糊C均值聚类的数据融合算法,主要是把自适应模糊C均值聚类应用到数据融合中。该算法首先在改进的模糊聚类中通过引入自适应系数以发现不同形状和大小的聚类子集,使得融合结果更精确;其次将卡尔曼滤波原理和基于多层感知机的神经网络预测法应用到误差协方差估计中,提高了融合可信度。实验结果表明,与7种经典数据融合算法进行对比,该算法在4个模拟数据集与真实数据集上融合结果较好,特别在判别函数与融合误差方面优势更为明显。 展开更多
关键词 模糊聚类 自适应 多传感器 隶属度影响因子 数据融合
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融合稀疏自表示和残差驱动的自适应模糊C均值聚类 被引量：3
5
作者 宋燕 李元昊 李明 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1333-1341,共9页
提出一种融合稀疏自表示和残差驱动的自适应模糊C均值聚类算法(R2AFCM).该算法的优点主要体现在以下两个方面:1)利用稀疏自表示技术求解样本数据的字典矩阵,并将其表征的全局信息考虑到目标函数中,充分考虑数据分布特点,改进传统模糊C... 提出一种融合稀疏自表示和残差驱动的自适应模糊C均值聚类算法(R2AFCM).该算法的优点主要体现在以下两个方面:1)利用稀疏自表示技术求解样本数据的字典矩阵,并将其表征的全局信息考虑到目标函数中,充分考虑数据分布特点,改进传统模糊C均值聚类算法重点关注局部信息的不足;2)在目标函数中引入加权残差估计正则化项,与自适应模糊聚类算法的正则化项相结合,约束模型训练,有效降低混合噪声对分割结果的影响.在磁共振成像、VOC 2012数据集以及自然图像上进行对比实验,结果表明,所提出的聚类算法在添加了20%椒盐噪声和均值为0.4、方差为0.01的高斯噪声,以及50%椒盐噪声和均值为0、方差为0.1的混合噪声下与其他算法相比,具有更高的分割精度和更强的鲁棒性. 展开更多
关键词 图像分割 自适应模糊聚类 混合噪声 稀疏自表示 加权残差估计
原文传递
基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法
6
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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基于改进模糊C-均值聚类的陆上风电场集电线路回路划分与拓扑结构优化 被引量：2
7
作者 易海 吕宙安 +5 位作者 张伶俐 陈希 柳典 黄雨薇 韩星星 许昌 《发电技术》 CSCD 2024年第4期675-683,共9页
【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-... 【目的】在“双碳”目标以及我国能源结构加速转型的双重驱动下,风电产业规模不断快速增长,亟须降本增效以应对平价上网压力。集电线路的造价在投资中占比较大,存在可观的优化空间。为了降低投资成本,提出了一种改进模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法。【方法】利用改进FCM聚类算法对陆上风电场集电线路回路进行划分。该算法综合考虑了方位角与欧式距离,以保障回路间线路不交叉,并使相邻机组聚集到同一回路;引入机位到聚类中心距离的修正因子,通过调节其数值限制回路容量。在回路划分的基础上,利用动态Prim算法对各回路进行集电线路优化选线。最后,通过某陆上风电场算例验证方法的有效性。【结果】与只考虑方位角的聚类方法相比,考虑方位角和间距的改进FCM算法优化效果更好,单回、双回连接对应的集电线路总造价分别降低了2.6%和5.4%。【结论】所提算法能够有效降低集电线路的总造价,具有一定的应用价值,可为风电场集电线路设计提供参考。 展开更多
关键词 陆上风电场 集电线路 拓扑结构优化 模糊c-均值(FcM)聚类算法 动态Prim算法
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基于改进模糊C均值聚类与SMO算法的地铁轨道健康状态评价
8
作者 许以凯 杨艺 +2 位作者 张明凯 赵才友 万壮 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第11期53-59,共7页
轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该... 轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该模型首先提出包含轨道几何状态和结构状态的综合评价指标体系;其次采用变异系数法计算评价指标的权重系数并代入模糊C均值聚类法,得到各轨道样本的分类结果;在此基础上,再利用序列最小优化算法通过划分数据对轨道健康状态进行评价;最后通过实例分析对该评价模型进行验证并开展研究。研究结果表明,经模型评价的855个轨道单元评价结果中优良比例为94%,预测效果良好,平均误差为5%,进而验证了该模型的指标体系和评价方法的科学性和合理性,并给出了进一步研究优化的方向。本文对各轨道指标统筹综合评价,为地铁轨道工务管理线路质量评价提供一种新思路,使轨道设备管理变得有序可控,减少人力、物力资源的浪费。 展开更多
关键词 地铁 轨道 健康状态评价 变异系数法 模糊c均值聚类 SMO算法
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基于模糊C均值聚类的高铁动车组电缆终端局部放电识别
9
作者 杨燕花 陈珍宝 +4 位作者 曹晗 张彦林 刘凯 陈奎 高国强 《机车电传动》 2024年第3期156-163,共8页
局部放电检测作为一种诊断车载电缆终端绝缘状态的有效手段,在列车实际运行环境中面临强干扰问题,为此文章提出了一种基于波形参数分析和模糊C均值聚类的车载电缆终端局放脉冲干扰分离策略。在实验室搭建了局部放电测试平台并采用高频... 局部放电检测作为一种诊断车载电缆终端绝缘状态的有效手段,在列车实际运行环境中面临强干扰问题,为此文章提出了一种基于波形参数分析和模糊C均值聚类的车载电缆终端局放脉冲干扰分离策略。在实验室搭建了局部放电测试平台并采用高频电流法(HFCT)获取了电缆终端的局放信号和典型脉冲干扰信号,通过对脉冲单波进行包络处理,提取脉冲的3个参数作为特征向量,然后采用模糊C均值聚类方法对局放信号与脉冲干扰信号进行分离。试验结果表明,该方法能够有效地将局放信号与脉冲干扰信号分离,减小脉冲干扰信号对局部放电检测的影响,对提高局放手段评估车载电缆终端绝缘状态的准确性具有一定意义。 展开更多
关键词 动车组 电缆终端 局部放电 脉冲干扰 模糊c均值聚类
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基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量：11
10
作者 张忠平 陈丽萍 +1 位作者 王爱杰 林志杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期60-62,65,共4页
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观... 针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊c-均值算法 增量式聚类 AIFcM算法
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基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类图像分割 被引量：8
11
作者 王小鹏 张永芳 +1 位作者 王伟 文昊天 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期1040-1046,共7页
快速广义模糊C均值聚类(FGFCM)在对高噪声图像进行聚类分割时,噪声容易导致聚类中心发生偏移,影响图像分割结果.为此,文中提出基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类算法,用于图像分割.首先根据非局部像素的噪声概率自适应确定参数平... 快速广义模糊C均值聚类(FGFCM)在对高噪声图像进行聚类分割时,噪声容易导致聚类中心发生偏移,影响图像分割结果.为此,文中提出基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类算法,用于图像分割.首先根据非局部像素的噪声概率自适应确定参数平衡因子,更准确地反映图像包含的空间结构信息.然后利用该平衡因子有效结合FGFCM中的线性加权和滤波图像与原始图像的中值滤波图像,由于得到的自适应滤波图像根据图像中像素为噪声的概率自适应确定滤波程度,因此可以提高算法对噪声的动态抑制能力.实验表明,相比模糊C均值聚类和FGFCM,文中算法在对噪声含量较高的图像进行聚类分割时,可以得到更准确的结果. 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 图像分割 自适应滤波 图像噪声
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基于空间信息的鲁棒模糊C均值聚类的苗族服饰图像分割算法 被引量：1
12
作者 覃小素 黄成泉 +3 位作者 彭家磊 陈阳 雷欢 周丽华 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第1期91-98,共8页
针对苗族服饰图像中破损污渍、折叠痕迹、色彩差异大和噪声破坏等现象所导致的传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法分割质量不佳问题,提出了基于空间信息鲁棒FCM算法,用于苗族服饰图像分割。通过均值滤波和中值滤波处理空间邻域信... 针对苗族服饰图像中破损污渍、折叠痕迹、色彩差异大和噪声破坏等现象所导致的传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法分割质量不佳问题,提出了基于空间信息鲁棒FCM算法,用于苗族服饰图像分割。通过均值滤波和中值滤波处理空间邻域信息,对应获得2种方法,并用一个加权参数调节模糊隶属度的稀疏性,旨在加强细节的提取和提高算法对噪声的鲁棒性。实验表明,对于被高斯噪声破坏的图像,基于均值滤波处理的改进算法,其划分系数提高约3.6%,划分熵降低约5.6%;对于被椒盐噪声破坏的图像,基于中值滤波处理的空间约束项的改进算法,划分系数提高约2.7%,划分熵降低约4.3%。该算法提高了对这类苗族服饰图像分割的质量,对于传统文化的传承具有非凡的意义。 展开更多
关键词 苗族服饰图像 模糊c均值聚类 均值滤波 中值滤波 模糊隶属度的稀疏性
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基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法 被引量：8
13
作者 任丽娜 秦永彬 许道云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2849-2851,共3页
针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法。该算法采用高斯距离比例表示权重,在每一次迭代过程中,根据当前数据... 针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法。该算法采用高斯距离比例表示权重,在每一次迭代过程中,根据当前数据的聚类划分情况,动态计算每个样本对于类的权重,降低了算法对初始聚类中心的依赖,减弱了孤立点和样本分布不均衡的影响。实验结果表明,该算法是一种较优的聚类算法,具有更好的健壮性和聚类效果。 展开更多
关键词 模糊c-均值聚类算法 自适应权重 高斯距离 隶属矩阵
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基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法的构建与应用 被引量：1
14
作者 曹自雄 陈宇鲜 蒋秀梅 《中国医学装备》 2024年第8期106-112,共7页
目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最... 目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最大距离法确定初始中心点,使用聚类中心点的高斯值计算隐私预算分配比率,并添加拉普拉斯噪声以完成差分隐私保护,构建DPFCM_GF。收集整理美国加州大学欧文分校机器学习存储库的心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集对DPFCM_GF有效性进行验证,收集2019年1月1日至2022年12月31日淮安市第二人民医院收治的756例胃癌和肺癌患者病例数据集,对DPFCM_GF的可用性进行验证,并将分析结果与模糊C均值聚类算法(FCM)以及差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM)进行对比分析。结果:对于心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集,DPFCM_GF和DPFCM的最优聚类效果与FCM聚类效果相当;相较于DPFCM,DPFCM_GF迭代时间更快,聚集速度显著,差异有统计学意义(t=4.01、4.71、4.01、12.38,P<0.05)。对于肺癌和胃癌数据集,随着隐私预算ε的增大,DPFCM_GF正确识别率逐渐聚集于91.9%和93.9%,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值分别为0.79和0.81;当隐私函数ε为0.1、0.5、1和2(ε<3)时,DPFCM_GF聚类效果显著优于DPFCM,且聚类效果更佳,差异有统计学意义(χ^(2)=12.25、87.12、68.58、7.76,P<0.05;χ^(2)=4.74、43.51、42.47、4.89,P<0.05)。结论:DPFCM_GF是一种有效保护医疗数据隐私的方法,同时也可进行数据分析和挖掘任务,具有一定的研究意义和研究前景。 展开更多
关键词 数据隐私 差分隐私 模糊c均值聚类算法 高斯核函数 数据挖掘 隐私预算
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自适应的模糊C均值聚类算法 被引量：5
15
作者 王威娜 陈巨龙 温宇鹏 《吉林化工学院学报》 CAS 2008年第2期80-82,共3页
针对模糊C均值聚类算法对聚类数预先不可知的缺陷,提出了自适应的模糊C均值聚类算法,该算法利用已有的有效性函数自动确定聚类数目,继而进行模糊聚类.实验表明,该方法无须人工的干预,并且具有良好的有效性和可行性.
关键词 聚类 模糊算法 模糊c均值 聚类有效性
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基于模糊逻辑COOT优化K调和均值的数据聚类算法
16
作者 戴峦岳 梁宵月 +1 位作者 王帅 王震坡 《广西科学》 北大核心 2024年第5期900-911,共12页
针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COO... 针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COOT K-Harmonic Means, FCOOTKHM)。将KHM聚类算法生成的初始聚类解输入白骨顶鸡初始种群结构再进行迭代寻优。同时,为了进一步提升COOT的搜索精度,设计模糊逻辑对COOT的收敛因子和领导者种群占比进行自适应调整,均衡算法的搜索与开发能力。使用聚类调和平均值评估种群个体的适应度,结合智能算法启发式搜索对聚类结果迭代寻优。利用加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)数据库中的7个数据集对FCOOTKHM的聚类性能进行验证分析。结果表明,FCOOTKHM在准确率、精确度、召回率、F度量、Kappa系数和收敛效率等指标上均表现更好,该算法能够实现更精确的数据聚类。 展开更多
关键词 模糊逻辑 模糊系统 白骨顶鸡优化算法 K调和均值 聚类 收敛性
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基于自适应局部迭代滤波和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断方法 被引量：6
17
作者 张超 何闯进 何玉灵 《轴承》 北大核心 2021年第5期50-55,62,共7页
为准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,并对不同状态信号进行划分,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和模糊C均值(KFCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将多模态信号自适应分解为多阶单一模态分量;然后,结合相关系数提取出含... 为准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,并对不同状态信号进行划分,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和模糊C均值(KFCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将多模态信号自适应分解为多阶单一模态分量;然后,结合相关系数提取出含有最多故障特征信息的最优分量,计算其近似熵值并构建特征向量矩阵;最后,将得到的特征向量输入KFCM得到聚类结果。试验结果表明,与基于EMD,EEMD和KFCM聚类,以及ALIF和FCM聚类的方法相比,ALIF和KFCM方法的分类系数更接近1,平均模糊熵更接近0,聚类效果更好,对滚动轴承各类故障信号具有很高的识别度和良好的分类效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 自适应局部迭代滤波 模糊c均值聚类 近似熵
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自适应约束模糊C均值聚类算法 被引量：2
18
作者 李雷 罗红旗 丁亚丽 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2010年第5期126-130,共5页
针对经典C均值聚类算法和模糊C均值聚类算法所存在的对初始聚类中心过分依赖以及需要预先知道实际聚类数目的问题,基于模糊C均值聚类算法提出了一种新算法:自适应约束模糊C均值(ACFCM)聚类算法,它在模糊C均值聚类算法的基础上,给目标函... 针对经典C均值聚类算法和模糊C均值聚类算法所存在的对初始聚类中心过分依赖以及需要预先知道实际聚类数目的问题,基于模糊C均值聚类算法提出了一种新算法:自适应约束模糊C均值(ACFCM)聚类算法,它在模糊C均值聚类算法的基础上,给目标函数加入了一个惩罚项,使得上述问题得以解决。并通过仿真实验证实了新算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊 c均值 约束 自适应
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改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图
19
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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采用模糊C-均值聚类的自适应图像分割算法 被引量：9
20
作者 杨漫 苏亚坤 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2015年第6期94-99,共6页
改进的FCM算法利用图像的邻域信息分割图像以减少噪声对分割效果的影响,但这些改进的算法都存在着参数选取对噪声敏感的问题。为解决快速广义FCM算法(FGFCM)中邻域半径参数选取对噪声敏感的问题,利用像素隶属度来度量邻域的噪声强度,进... 改进的FCM算法利用图像的邻域信息分割图像以减少噪声对分割效果的影响,但这些改进的算法都存在着参数选取对噪声敏感的问题。为解决快速广义FCM算法(FGFCM)中邻域半径参数选取对噪声敏感的问题,利用像素隶属度来度量邻域的噪声强度,进而通过这一度量值来调节像素局部的邻域半径值,从而达到自适应调整窗口大小以减少噪声影响,同时尽可能保留局部图像信息的目的。根据这一思路提出了自适应调节参数的新算法:N-FGFCM算法。对人工合成和非人工合成图像进行了大量的数值实验用以比较经典的FCM算法、FGFCM算法及N-FGFCM算法的分割效果。实验结果表明:新算法无论在分割准确率、自适应性及计算时间上都具有一定的优势。 展开更多
关键词 模糊隶属函数 模糊c-均值聚类 图像分割
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