改进的模糊C-均值聚类算法

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关于模糊c均值聚类算法

FCM模糊c均值1、原理详解模糊c-均值聚类算法fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（FCM）。

在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。

聚类的经典例子然后通过机器学习中提到的相关的距离开始进行相关的聚类操作经过一定的处理之后可以得到相关的cluster，而cluster之间的元素或者是矩阵之间的距离相对较小，从而可以知晓其相关性质与参数较为接近C-Means Clustering：固定数量的集群。

每个群集一个质心。

每个数据点属于最接近质心对应的簇。

1.1关于FCM的流程解说其经典状态下的流程图如下所示集群是模糊集合。

一个点的隶属度可以是0到1之间的任何数字。

一个点的所有度数之和必须加起来为1。

1.2关于k均值与模糊c均值的区别k均值聚类：一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则，进行相关的必要调整优先进行优化看是经典的欧拉距离，同样可以理解成通过对于cluster的类的内部的误差求解误差的平方和来决定是否完成相关的聚类操作；模糊的c均值聚类算法：一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。

两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。

1.2.1关于kmeans详解K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。

K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。

改进的模糊C-均值聚类方法

ＡｂｔａｔＡｔｏｆｆｚｙｃｕｔｒｇｂｓｄｏｅｅｉｌｏｉｍｓｉｐｏｏｅｉｐｐｒＴｉｍｅｏｓｒｃｍｅｈｄｏｚｌｓｅｉａｅｎｇｎｔａｇｒｔｕｎｃｈｓｒｐｓｄｉｔｓａｅ￣ｈｓｎｈｔｄｈ
ｈｓｔｅｌｉｔｎｏｏｖｒｉｇｔｌｏａｎｉｉｓａｏｔｎｕｔＯ。ｏｅｉｔｒｅａｅｅｅｈｉｕａｌｉｔｉｆｃｎｅｇｎｏｔｅｌｃｌｆｔｉｌｉ。ｉｏｒｍｅｌｄｓｍｅｒｌｔｄｋｙｔｃｎｑｅ１ｍａｏ１ｉｎｅｍｐｎ１ｎｐｏｌｍｓｓｃｎｏｉｇｍｅｏ，ｅｅｉｐｒｔｒ，ｅｔｉｔｏｄｔｎｆｎｓｎｔｎｆｒｔｅｔｄｔｎｌｅｅｉｒｂｅ，ｕｈａｅｃｄｔｄｇｎｔｏｅａｏｓｒｓｒｎｉｏ，ｔｅｓｕｃｉｏｒｉｏａｎｔｃｓｎｈｃｃｃｉｉｆｏｈａｉｇａｇｒｈ．ｅｆｒｅｆｒｅ．ｐｒｅｔｅｕｔｓｏｔａ１ｔｏａｅｃｌｂｌｐｉｕｐ￣ｌＯｔａｌｏｉｍａｔｒｒｏｍｄＥｘｅｉｎｓｌｈｗ１ｔｌｍｅｈｄＣｓａｈｇｏａｔｍａｙＳ１ｔｔｒｕｈｅｍｒｓｌｔｅｎｒｏｍｌ纺ｅｃｕｔｒｇｒｓｌｅｂａｒ纺ａ纺ｏｅｏｎｙｕｉｇ纺ｅＦｌｓｉｕｔａｅｅｎｅｎｅｓｒｓｆｌｓｏｎＣＭＫｅｗｏｄｙｒｓ

改进的模糊聚类算法在入侵检测中的研究

ｃｎｅ，ｅｓＯｆｌｉｔｏａｎｍｕｐｉｔ，ｗｈｌａｔｅｈｐｉａｏｕｉｎＣｍｂｎｄｗｉｌｂｌｆｓ— ｅｒｈｃｐ — ｏｖｘａｙｔａｌｎｏｌｃｌｍｉｉｍｏｎｓｉｃｎ’ ｇｔｔｅｏｔｅｍｌｌｔ．ｏｓｏｉｅｔｇｏａａｔｓａｃａａｈ
匹配检测是否发生入侵，已知入侵检测准确度很对高，速度快，它检测不到特征库以外的未知入侵。但异常检测技术是不需要特征库的检测技术，以检可
测出以前未曾出现过的新的未知人侵，用性强。通
墙策略已经无法满足人们对网络安全的要求，这在
（ｍｐｔｒｃｎｅ＆ＴｅｈｏｏｙＣｌｇ，ＨａｂｎＵｎｖｆｃｏＣｕｅｉｃＳｅｃｎｌｏｌｅｇｅｒｉｉ．ｏｉＳ．￣Ｔｃ，Ｈａｂｎ１０８）ｅｈｒｉ５００
ＡｓｒｃＦｚｙＣｍｅｎｌｓｅｉｌｏｉｍｅｓｉｓｎｔｌａｉｎｏａｅａｄｉｂｅｔｅｕｃｏｏ－ｂｔａｔｕｚ－ａｓｕｔｒｇａｒｈｉｓｎｉｖｔｉｉａｚｔｆｌ，ｎｓｊｃｉｎｔｎｉｎｎｃｎｇｔｓｔｅＯｔｉｉｉｏｖｕｔｏｖｆｉｓ
种环境下，入侵检测系统（Ｄ）运而生，且成为ＩＳ应并研究的热点［。１ｑ］
聚类检测是一种异常检测技术，它将相似的数据划分到同一个聚类中，而将不相似的数据划分到不同的聚类中，能够自动地对未知入侵进行检测ｌ。＿４］模糊Ｃ均值算法Ｅ（ｕｚ－ａｓａｏ５ＦｚｙＣＭｅｎｌ — ］ｇｒｈ简称ＦＭ）ｉｍ，ｔＣ是一种有效的聚类算法，已经引人到人侵检测中。然而，糊Ｃ均值聚类算法自身模

一种改进的模糊C—均值聚类算法

作者：徐艺萍;邓辉文;徐永刚
作者机构：西南科技大学理学院;西南大学逻辑与智能研究中心;西南科技大学信息工程学院四川绵阳 621010;重庆 400715;四川绵阳 621010
出版物刊名：徐州工程学院学报：社会科学版
页码： 34-36页
主题词：最近邻聚类算法;FCM聚类算法;二分法;AIC准则
摘要：分析了现有FCM聚类算法存在的问题,提出了一种改进的FCM聚类算法.该算法引入了最近邻聚类算法来初始化FCM算法的聚类数和聚类中心.实例分析表明改进后的FCM算法不仅能提高聚类的准确性,而且能有效地避免陷入局部最优.。

matlab模糊c均值聚类算法

matlab模糊c均值聚类算法模糊C均值聚类算法是一种广泛应用于数据挖掘、图像分割等领域的聚类算法。

相比于传统的C均值聚类算法，模糊C均值聚类算法能够更好地处理噪声数据和模糊边界。

模糊C均值聚类算法的基本思想是将样本集合分为K个聚类集合，使得每个样本点属于某个聚类集合的概率最大。

同时，每个聚类集合的中心点被计算为该聚类集合中所有样本的均值。

具体实现中，模糊C均值聚类算法引入了模糊化权重向量来描述每个样本点属于各个聚类集合的程度。

这些权重值在每次迭代中被更新，直至达到预设的收敛精度为止。

模糊C均值聚类算法的目标函数可以表示为：J = ∑i∑j(wij)q||xi-cj||2其中，xi表示样本集合中的第i个样本，cj表示第j个聚类集合的中心点，wij表示第i个样本点属于第j个聚类集合的权重，q是模糊指数，通常取2。

不同于C均值聚类算法，模糊C均值聚类算法对每个样本点都考虑了其属于某个聚类集合的概率，因此能够更好地处理模糊边界和噪声数据。

同时，模糊C均值聚类算法可以自适应地确定聚类的数量，从而避免了事先设定聚类数量所带来的限制。

在MATLAB中，可以使用fcm函数实现模糊C均值聚类算法。

具体来说，fcm函数的使用方法如下：[idx,center] = fcm(data,k,[options]);其中，data表示样本矩阵，k表示聚类数量，options是一个包含算法参数的结构体。

fcm函数的输出包括聚类标签idx和聚类中心center。

MATLAB中的fcm函数还提供了其他参数和选项，例如模糊权重阈值、最大迭代次数和收敛精度等。

可以根据具体应用需求来设置这些参数和选项。

一种新的模糊C均值聚类算法的优化方法

类，能有效避免陷入局部最优。真实数据集上的实验结果表明模糊ｃ均值算法经该方法优化
后，快速收敛至全局最优解，保证聚类速度的同时提高了聚类精度。能在
关键词：糊ｃ均值；子群算法；集聚类；局寻优模粒分全
ＣＨＵｉ］ｎＨｕ一ｉ，ＺＨＡＯＢｏ，ＺＨＡＮＧｎ — ｉｇＸｉｇｒｎｕ
（ｔｏａｇｔｌＳｔｈｉｇＳｔｍｇｎｅｉｇ＆ＴｅｈｎｌｇｃｌＲ＆ＤｎｅＮａｉｎｌＤｉｉｗｉｎｙｓｅＥｎｉｅｒｎａｃｃｏｏｉａＣｅｔｒ，
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ文章编号：６１—０７２１）３—０４１７６３（０１０３７—０５
ＮｏｅｐｔｍｉａｉｎＭｅｈｄｆｒＦｕｚｙＣ－ｅｎｓＡｌｏｉｈｍｓｖｌＯｉｚｔｏｔｏｏｚＭａｇｒｔ
ｌｔｏｓｇａａｔｅｔｅｃｕｔｒｎｐｅｎｎｒａｅｃｕｔｒｎｇａｃｒｃ．ｕｉｎ，ｕｒｎｅｈｌｓｅｉｇｓｅｄａｄｉｃｅｓｌｓｅｉｃｕａｙ
Ｋｅｒｓ：ｕｚｍｅｎｙｗｏｄｆｚｙＣ— ａｓ；ｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎ；ｓｓｔｃｕｔｒｎｕｂｅｌｓｅｉｇ；ｇｏａｐｉｉａｉｎｌｂｌｏｔｚｔｍｏ

模糊C-均值聚类算法的优化

模糊C-均值聚类算法的优化熊拥军;刘卫国;欧鹏杰【摘要】In the light of the randomness of the initial clustering center selection and the limitations of distance vector for-mula application with the traditional Fuzzy C-Means clustering algorithm(FCM), the optimized fuzzy C-means cluster-ing algorithm(FCMBMD)is proposed. The algorithm is to determine the initial cluster center by computing the density of sample point, so it avoids the instability of clustering result generated randomly by initial cluster centers. In addition, it also meets the requirements of different units of measurement data using the similarity of Mahalanobis distance calcula-tion sample set. The experimental result shows that FCMBMD algorithm has better effect in clustering center, conver-gence speed, iterations, accuracy, and so on.%针对传统模糊C-均值聚类算法（FCM算法）初始聚类中心选择的随机性和距离向量公式应用的局限性，提出一种基于密度和马氏距离优化的模糊C-均值聚类算法（Fuzzy C-Means Based on Mahalanobis and Density， FCMBMD算法）。

改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法

Ｋｅｒｓｕｚ — ａｓＦＭ）ｃｕｔｒｇ；ｐｎｃｅｓｍｉｏｔｚｔｎＰＯ）；ｅｔｐｙｗｏｄ：ｆｚｙＣｍｅｎ（Ｃｌｓｅｉｎａｉｌｗａｐｉａｉ（Ｓｍｉｏｎｒｙ；ｃｕｔｒｇｅｃｅｃｏｌｓｅｉｆｉｎｙｎｉ
关键词：模糊ｃ均值聚类；粒子群优化；熵；聚类有效性中图分类号：０５１９；ＴＩＰ８文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）７２２ —３０１３９（０００ — ５００
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．７０３ｏ：０３６／．ｓ．０１９．０Ｏ０．３ｓ３
有明确的界限，具有非此即 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 的性质，以模糊聚类的概念不所
异，操作较为简单，而且在迭代过程中，粒子运动的思路与人类
决策相似，于理解。另外，Ｇ易在Ａ中，染色体互相共享信息，
第２７巷第７期
２１００年７月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｓａｃｆＣｏｕｅｓｐｉｔｅｅｒｈｏｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ７１２．
Ｊ１０１ｕ．２０
改进的粒子群优化模糊Ｃ均值聚类算法
ｉｒｖｄＰＯａｇｒｈｗａｓ（ｏｏｔｚＣ１ｊｐｐｒｐｏｏｅｅｔｆｚ）Ｃ／ｅｎｌｓｅｉｇａｇｒｔｍｍｐｏｅｍｐｏｅＳｌｏｉｍｓｕｅ］ｔｐｉｅＦＭ．Ｉｓａｅｒｐｓｄａｎ｝ｕｚ，一ｌａｓｃｕｔｒｌｏｈＩｒｖｄｔｍｉｈ／ｎｉＰ０ＦＭｎｏｓｔｔｄａｃｕｔｒｇｅｆｉｎｙｆｎｔｎｂｓｄｏｈｎｏｎｒｐｖｌａｅｔｅｐｒｒｎｅｏｌｓｅｉｇａ．ＳＣａｄｃｎｔｕｅｌｓｅｉｆｃｅｃｕｏｉａｅｎＳａｎｎｅｔｙｔｅａｕｔｈｅｆｍａｃｆｕｔｒ１ｉｎｉｏｏｏｏｃｎ

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Ｋｅｒｓｌｓｒａａｓ；ｕｚ－ａｓＦＭ）ｃｕｔｎ；ｎｏｏｙａｏｉ；ｕｎｍｏｕｉｙｗｏｄ：ｃｔｎｌｉＦｚＣＭｅｎ（Ｃｕｅｙｓｙｌｓｒｇａｔｃｌｎｌｒｈｑａｔｃｍｐｔｇｅｉｇｔｍｕｎ
ＡｂｔａｔＩｒｅｔｏｅｃｍｅｈＦｚｙ－ｅｎ（ＣＭ）ｃｕｔｒｇｌｏｔｍａｌｇｎｏｏａｍｉｉｍｖｌｅｎｈｓｒｃ：ｎｏｄｒｏｖｒｏｔｅｕｚＣＭａｓＦｌｓｅｎａｇｒｈｆｌｎｉｔｌｃｌｉｉｉｎｍｕａｕａｄｔｅ
ｉｔｌｃｌｐｉｌｏｕｉｎＴｅｌｏｔｍｉｖｒｆｅｔｅｓｒｔｅｉｅｓｙｆｐｐｌｔｎ，ａｅｇｏｌｂｌｏｖｒｅｃｎｏｏａｏｔｍａｓｌｔ．ｈａｇｒｈｏｉｓｅｉｄｏｎｕｅｈｄｖｒｉｏｏｕａｉｉｔｏｈｖａｏｄｇｏａｃｎｅｇｎｅａｄｏｅｃｍｅｈｆｚＣ－ａｓｃｕｔｒｎａｇｒｔｍｅｃｅｃｅ，ｎａｆｅｔｅｙｏｖｈｒｍａｒｃｎｅｇｎｅｐｏ — ｎｖｒｏｔｅｕｚｙｍｅｎｌｓｅｉｇｌｏｉｈｄｆｉｎｉｓａｄｃｎｅｃｉｌｓｌｅｔｅｐｅｔｅｏｖｒｅｃｒｂｉｖｕｌｍ，ＯｔａｈｆａｃｕｔｒｇｐｏｌｍｕｃｌｎｆｃｅｔｏｖｒｅｏｔｅｇｏａｏｔａｏｕｉｎｅＳｈｔｔｅｉｌｌｓｅｎｒｂｅｑｉｋｙａｄｅｎｉｉｉｎｌｃｎｅｇｓｔｈｌｂｌｐｉｌｓｌｔ．ｙｍｏ
ｐｏｏｅ．ｕｎｕｃｍｐｔｇｗｉｃｍｂｎｅｒｎｎｏｏｙａｇｒｈｔｍｐｏｅｔｅＦＭｌｏｉｍ．ｓｓｑａｔｍｒｐｓｄＱａｔｍｏｕｉｌｏｉｅｔｏｙａｄａｔｃｌｌｏｔｍｏｉｒｖｈＣａｒｈＩｕｅｕｎｕｎｌｈｎｉｇｔｔ
ｇｎｔｃｌｏｉｍｔｇｎｒｔｔｅｎｔｌｈｒｍｏｅｉｔｉｕｉｎ，ｎｔｅｕｄｔｓｓｇｕｎｍｇｔｓｕｎｕｅｅｉａｇｒｈｔｏｅｅａｅｈｉｉａｐｅｏｎｄｓｒｔｏａｄｈｎｐａｅｕｉｑａｔｉｂｎｕａｅｑａｔｍａｔａｒｎｓｃｒｙ
摘
要：了克服模糊ｃ均值（Ｃ聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点，出了一种基于改进量子蚁群的模糊为＿ＦＭ）提
聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进ＦＭ算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布，Ｃ后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性，有较好的全局收敛性，克服
ＧＵＮＱｎ，ＮＧＺａｈｎ，ＡｉｇＤＥｈｏｏｇＷＡＮＧＳｉｎ．ｒｖｄｕｚＣｍｅｎｃｕｔｒｎａｇｒｔｍ．ｏｕｅｇｎｅｉｇｈｔｇＩｏｍｐｏｅｆｚｙ－ａｓｌｓｉｇｌｏｉｅｈＣｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎａｄＡｐｌａｉｎ，０１４（０：７２．ｎｐｉｔｓ２１。７１）２－９ｃｏ
ｓｏｔｏｎｓｆｔｅｎｔｌａｕｏｅｓｔｉ，ｉｒｖｄｎｃｌｎａｇｒｔｍａｅｏｑａｔｍｆｒｕｚｃｕｔｒｇｓｈｒｃｍｉｇｏｈｉｉａｖｌｅｆｓｎｉｖｔａｍｐｏｅａｔｏｏｙｌｏｉｉｉｙｈｂｓｄｎｕｎｕｏｆｚｙｌｓｅｎｉｉ
ＧＮｎ，ＥＧｈｏｏｇＷＡＮＧＳ大学信息工程学院，江苏无锡２４２１１２
ＳｈｏｆＩｆｒｔｎＴｃｎｌｇＪａｇａｉｅｓｔＷｕｉＪａｇｕ２４２，ｉａｃｏｌｏｎｏｍａｉｅｈｏｏｙ，ｉｎｎｎＵｎｖｒｉｏｙ，ｘ，ｉｎｓ１１２Ｃｈｎ
Ｃｍｕｅｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｎ计算机工程与应用ｏｐｔｒｇｎｅｉｎＡｐｉｔｓＥｎｃｏ
２，７１）０４（１１０
２７
◎研究、讨＠探
改进的模糊Ｄ均值聚类算法
关庆，邓赵红，士同王
ｂｉｓ；ａｅｕｓｔａｔｏｌｎｙｌｒｔｆｒｔｌｔｒｅｓｈｅｎｃｏａｇｏｉｈｍｏｇｌｂａｓａｃｐａａｌｌｏｌｅｒｈ，ｒｌｅｃｏｐｕｉｃｕｔｒｎｄｍｔｎｇｌｓｅａｏｔｒｈａａｔｒｓｉｓｏｖｏｉｆｌｉｇｈｅｃｒｃｅｉｔｃｔａｄａｌｎ