一种粒子群算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

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基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法

基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法张春娜;李轶然【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2013(34)3【摘要】为了解决模糊C-均值(FCM)聚类算法的固有缺陷,提出基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法(CPSO-FCM).针对FCM对聚类初始值的敏感度问题,辅以粒子群算法以避免随机选取的聚类数和聚类中心所导致的结果不一致.通过引入混沌序列,在粒子的位置和速度上与原有粒子群优化算法所得计算值加以比较,取优者.这样不仅能够提高算法全局搜索能力,也可有助于粒子跳出局部最优.同时定义加速因子与逃逸算子对粒子移动速度加以优化,以加速收敛.实验结果表明,CSPO-FCM算法稳定性强,收敛速度快,且聚类的准确率高,效果较好.%In order to solve inherent defect of the fuzzy C-means clustering algorithm (FCM), this paper presents a fuzzy C-means clustering algorithm (CPSOFCM) which based on chaos particle swarm. Firstly, according to the FCM on cluster initial value sensitivity problem, supplemented by particle swarm algorithm to avoid inconsistent results caused by the random selection of cluster number and cluster center. Moreover, by introducing a chaotic sequence, the particle position and velocity with the o-riginal particle swarm optimization algorithm the calculation values can be compared, and the best. In this way, not only can improve the algorithm global search ability, but also contribute to the escape of local optimal solution of particle. At the same time, because of definition of acceleration factor and escapeoperator on particle movement speed optimization, the convergence can be accelerated. Experiments prove that CSPOFCM algorithm has strong stability, fast convergence speed, high accuracy of clustering and better effect.【总页数】5页(P1039-1043)【作者】张春娜;李轶然【作者单位】辽宁科技大学软件学院,辽宁鞍山114051【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于模糊c-均值(FCM)聚类算法的给水管网压力监测点优化布置 [J], 林英姿;刘览;刘思宏;吕尊敬;2.基于模糊c-均值(FCM)聚类算法的给水管网压力监测点优化布置 [J], 林英姿;刘览;刘思宏;吕尊敬;3.基于改进蝙蝠优化自确定的模糊C-均值聚类算法 [J], 汤正华4.基于模糊C-均值聚类算法的台区电压与用户关系辨识 [J], 曾顺奇;吴杰康;李欣;蔡志宏5.基于正则化的模糊C-均值聚类算法及其在T-S模糊系统辨识问题中的应用 [J], 王艳;徐再花;张大庆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于模糊聚类的粒子群优化算法

基于模糊聚类的粒子群优化算法
陈琳;何嘉
【期刊名称】《西南民族大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(033)004
【摘要】粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法. 该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值. 通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.
【总页数】4页(P739-742)
【作者】陈琳;何嘉
【作者单位】成都信息工程学院计算机系,成都,610225;成都信息工程学院计算机系,成都,610225
【正文语种】中文
【中图分类】O224
【相关文献】
1.基于粒子群优化算法的模糊聚类分析 [J], 周洪斌
2.一种基于粒子群优化算法对基于点表示的模型进行特征检测的新方法 [J], 姜艳;李谊;权勇;李文辉;张继军;王朝辉
3.基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制 [J], 毛锦;阳磊;刘凯;杜进辅;崔亚辉
4.基于遗传-粒子群优化算法的USV路径规划方法 [J], 宫月红;张少君;王明雨;孟雄飞
5.云平台下基于粒子群优化算法的虚拟机迁移模型 [J], 田祥宏;徐胜超
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基于量子行为的微粒群优化算法与模糊C均值聚类算法的磨粒图像分割

基于量子行为的微粒群优化算法与模糊C均值聚类算法的磨
粒图像分割
杨宁;张培林;任国全;李俊
【期刊名称】《润滑与密封》
【年(卷),期】2009(034)005
【摘要】利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标.介绍了基于微粒群优化(PSO) 算法与模糊C均值 (FCM) 聚类算法相融合的图像分割方法并分析了其缺点,提出了一种基于量子行为的微粒群优化(QPSO)算法与FCM算法相融合的图像分割方法,并采用该方法对铁谱图像进行预处理.结果表明,该方法收敛速度快,设置参数少,具有更高的精确性和稳定性,是一种更有效的铁谱图像预处理方法.
【总页数】4页(P79-81,98)
【作者】杨宁;张培林;任国全;李俊
【作者单位】军械工程学院,河北石家庄,050003;军械工程学院,河北石家
庄,050003;军械工程学院,河北石家庄,050003;武汉军械士官学校,湖北武
汉,430075
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于量子行为微粒群优化算法的彩色图像增强 [J], 秦媛媛
2.基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割 [J], 龙海侠;须文波;孙俊
3.基于量子行为微粒群优化算法的图像增强方法 [J], 孙勇强;须文波;孙俊
4.基于量子遗传算法和模糊C均值聚类的图像分割 [J], 刘衣;游继安
5.基于量子遗传算法和模糊C均值聚类的图像分割 [J], 刘衣;游继安
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基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法

基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法∗王宇钢【摘要】针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优解的不足,将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合,提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法.该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化,同时引入环形拓扑结构邻域,提高粒子群聚类算法的全局搜索能力.对UCI中3个数据集进行仿真实验,结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2018(037)008【总页数】5页(P36-39,44)【关键词】聚类;粒子群优化;模糊C均值聚类算法;粒子群聚类算法【作者】王宇钢【作者单位】辽宁工业大学机械工程与自动化学院,辽宁锦州121000【正文语种】中文【中图分类】TP3010 引言随着大数据、云计算等技术的迅猛发展，聚类分析已成为数据挖掘的主要研究手段之一。

为符合人类的认知，研究员将模糊集理论引入聚类分析中，提出了模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means Clustering Algorithm，FCM)。

经典FCM 算法由于是一种局部最优搜索算法，存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部最优解的缺陷，限制了算法的应用[1-2]。

因此，学者尝试通过各种智能算法对经典FCM 算法进行改进。

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为群体智能算法的代表，依靠个体之间的简单交互作用在群体内自组织搜索，具有很强的学习能力和适应性[3]。

一些学者利用PSO算法克服传统FCM算法的缺陷，将PSO算法与FCM算法融合已成为近年来的研究热点[4]。

文献[5]针对FCM算法用于高维数据样本聚类时效果较差的不足，提出一种基于粒子群的FCM聚类算法。

该算法在满足FCM算法对隶属度限制条件的前提下，根据样本与聚类中心间距离重新分布了隶属度，并通过比较样本与各聚类中心距离加速最优粒子收敛。

基于粒子群优化的模糊C_均值聚类改进算法_蒲蓬勃

0引言聚类是人类一项最基本的认识活动。

所谓聚类就是按照事物的某些属性，把事物聚集成类，使类间的相似性尽可能小，类内相似性尽可能大。

聚类分析已被广泛应用到了数据分析、模式识别、图像处理等方面[1]。

传统的聚类分析是一种硬划分，它按照一定的要求和规律将事物进行分类，这种分类的界限是分明的，具有“非此即彼”的性质。

但实际应用中大量存在着界限并不分明的聚类问题，它们的类属和性态存在着中介性，也就是事物间没有明确的界限，不具有非此即彼的性质[2]，适合软划分。

美国计算机与控制论专家l.a.zadeh教授提出的模糊集理论创造了研究模糊性或不确定性问题的理论方法，人们开始用模糊的方法来处理聚类问题并称之为模糊聚类分析。

模糊C-均值聚类(fuzzy C-means，FCM)[3-4]算法是应用最为广泛的一种模糊聚类算法。

粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO)[5-6]是一种较新的全局优化方法，是一类基于群智能的随机优化算法。

但与其它进化计算方法相比，PSO算法具有收敛速度快、设置参数少、程序实现异常简洁、具有深刻的智能背景等特点，既适合科学研究，又特别适合工程应用。

本文就利用了PSO算法全局寻优、快速收敛的优点结合FCM算法提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM，提高了FCM算法的搜索能力和聚类效果。

1模糊C-均值聚类模糊C-均值聚类，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。

1973年，Bezdek提出了该算法，作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进。

FCM把n个向量x i(i=1,2,…,n)分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。

FCM 与HCM的主要区别在于FCM用模糊划分，使得每个给定数据点用值在0，1间的隶属度来确定其属于各个组的程度。

与引入模糊划分相适应，隶属矩阵U允许有取值在0，1间的元素。

不过，加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于1=1,,－4277－－4278－，(2)式中：u ij ——介于0，1间；c i ——模糊组I 的聚类中心，d ij =||ci,,,,=,=+(3)式中：(4)和１＝11+3(6)=(7)式中：1，1，3——[0，1]之间的随机数。

FCM聚类算法介绍

FCM聚类算法介绍FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法是一种基于模糊理论的聚类算法，它能够将数据集中的样本划分为多个类别，并赋予每个样本属于每个类别的概率。

FCM算法在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域都有广泛的应用。

FCM算法基于C-Means聚类算法的改进，它克服了传统聚类算法中样本只能属于一个类别的缺点。

在FCM算法中，每个样本都被赋予属于每个类别的隶属度，这个隶属度表示了样本与每个类别的相似程度。

FCM算法的核心思想是通过最小化样本与各个类别中心点之间的距离，来获得合适的类别划分和隶属度。

FCM算法的主要步骤如下：1.确定聚类数目k和迭代终止条件。

用户需要确定划分的类别数目k，同时需要设定迭代的终止条件，一般为允许的最大迭代次数或聚类中心点的最小变化量。

2.初始化隶属度矩阵U。

隶属度矩阵U的大小为(n,k)，其中n为样本数量，k为类别数目。

隶属度矩阵U中的每个元素表示样本属于一些类别的概率，初始时可以随机赋值或者根据一定规则进行赋值。

3.计算类别中心点的坐标。

根据隶属度矩阵U，可以计算得到每个类别的中心点坐标，通常使用“加权平均法”来计算。

4.更新隶属度矩阵U。

通过计算样本与类别中心点之间的距离，可以更新隶属度矩阵U，使得每个样本属于每个类别的隶属度符合要求。

5.判断迭代是否终止。

比较当前的隶属度矩阵U与上一次的隶属度矩阵U之间的变化量，如果小于设定的终止条件，则停止迭代；否则，返回第3步，继续迭代。

6.输出聚类结果。

最终得到的隶属度矩阵U可以用来判断每个样本属于哪个类别，将样本划分到相应的类别中。

FCM算法的优点是能够划分模糊的、难以界定的样本，并且对于噪声和异常点具有一定的鲁棒性。

同时，FCM算法利用隶属度矩阵U可以将样本分布到多个类别中，使得分类结果更加灵活。

然而，FCM算法也存在一些不足之处。

首先，FCM算法对初始聚类中心点的选择较为敏感，不同的初始点可能会得到不同的聚类结果。

基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法

Ｋｅｒｓｇｏａｏｔｍ；ｆｚｙＣ— ａｓｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｎｃｕｔｒｇｐｒｉｌｙｗｏｄ：ｌｂｌｐｉｍｕｕｚｍｅｎ；ａｔｅｓｒｏｔｃｍｉａｉ；ｌｓｅｎ；ａｔｅｏｉｃ
维普资讯
第２卷９
ＶＯ．９１２
第１期６
ＮＯ．６１
计算机工程与设计
ＣｏｐｔｒｇｎｅｎｎｓｇｍｕｅｉｅｒｇａｄＤｅｉｎＥｎｉ
２０年８０８月
Ａｕｇ．２００８
参数少、序实现异常简洁、有深刻的智能背景等特点，程具既
０引言
聚类是人类一项最基本的认识活动。谓聚类就是按照所事物的某些属性，把事物聚集成类，使类间的相似性尽可能小，内相似性尽可能人。聚类分析已被广泛应用到了数据类分析、式识别、模图像处理等方面 … 传统的聚类分析是一种。硬划分，按照～定的要求和规律将事物进行分类，种分类它 ’ 这的界限是分明的，有 “ 此即彼 ” 具非的性质。但实际应用中大量存在着界限并不分明的聚类问题，们的类属和性态存在它着中介性，也就是事物间没有明确的界限，具有非此即彼的不性质，合软划分。美国计算机与控制论专家１．ｄｈ教授适．ｚｅａａ提出的模糊集理论创造了研究模糊性或不确定性问题的理论

基于量子粒子群优化的改进的模糊C-均值聚类算法

ｄｅｎｓｉｙ．ｔＴｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｄｉｓｔａｎｃｅｒｅｇｕｌａｔｏｒｙｆａｃｔｏｒｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｃｌｕｓｔｅｒｄｅｎｓｉｙｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｙｔ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＦｕｚｚｙＣ —ｍｅａｎｓ（ＦＣＭ）ｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｐｏｐｕｌａｒｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｕｓｅｄｆｏｒｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅ
ＴＡＮＧＧｕａｎ－ｂａｏ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｍｅｎｔａｒｙＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＡｂａＴｅａｃｈｅｒｓＣｏＨｅｇｅ，Ｗｅｎｃｈｕａｎ６２３００２，Ｃｈｉｎａ）
ＩｍｐｒｏｖｅｄＦｕｚｚｙＣ — — ＭｅａｎｓＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＱｕａｎｔｕｍ‘ ‘ ｂｅｈａｖｅＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｃｏｎｖｅｎｉｏｎａｔｌＦＣＭｕｓｅｓｔｈｅＥｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅａｓｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｃｉｔｒｅｉｏｒｎｏｆｄａｔａｐｏｉｎｔｓ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｌｉｉｔｍａｔｉｏｎｏｆｅｑｕａｌｐａｒｔｉ —

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★基金项目：国家自然基金资助项目言
由于常用的模糊球壳聚类算法ＦＳＣＳ在数据点
存在噪声或类与类之问较为接近时，ＦＳＣＳ算法往往得到错误的聚类结果。特别是由于采用了特殊的
接近时，ＦＳＣＳ算法往往得到错误的聚类结果。因
Ｗｕａａｇ，ＹａｇｉＢｉｎｙｎｎＭｎｇ
（ｃｏｌｆｃｅｃ，ｒｉｅｉｆｈｎ，ａｕｎ００５，ｈｎ）ＳｈｏｏＳｉｎｅＮｏｔＵｎｒｔｏＣｉａＴｉａ，３０１ｃｉａｈｖｓｙｙ
ＡｂｔａｔＦｚｙＣ—ｓｈｒａｈｌｃｕｔｒａｏｉｍ（ＣＳ）ｉｗｉｅｙａｐｉｄｔａｔｒｅｏｎｔｎａｄｍａｈｎｓｒｃ：ｕｚｐｅｉｌｓｅｌｌｓｅｌｒｈＦＳｓｄｌｐｌＯｐｔｎｒｃｇｉｏｎｃｉｅｃｇｔｅｅｉ
ｃｕｓｅｎｌｏｔｍａｌｄＰＳ —ＦＣＳＳｌｔｒｇａｇｒｈｃｌｅＯｉｉ，ｗｈｉｈｓｐｏｐｏｅｈｒｃｉｒｓｄｔｏｕｇｎｔｇａｉｇｔｅＦＣＳＳａｇｉｔｉｈｔａｔｃｅｈｉｅｒｔｎｈｌｏｒｈｍｗｔｈｅｐｒｉｌ
关键词：粒子群优化算法；模糊球壳聚类算法；聚类分析
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ａ
ＦｕｚｙＣ＿ｓｚ・ｐｈｅｉａｈｅｌｃｕｓｅｉｅｈｏｄｓｄｏｎ＿。ｒｃｌｓｌｌｔｒｎｇｍｔｂａｅＦＣＳＳａｒｉｌｗａｍｎｄｐａｔｃｅｓｒｏｐｔｍｉａｉｉｚｔｏｎ
ｅｅｔｖｎｃｕｉｇａｆｌｅｕｔｆｃ，ｅｅａｓａｓｒｓｌ．Ｕｓｇｐｏ’ Ｓｂｔｒａｉｔｆｆｄｎｈｌｂｌｏｔｕ，ａｎｗｐｅｃｌｓｅｎｅｉｓｎｅｔｂｌｙｏｎｉｇｔｅｇｏａｐｉｍｅｉｉｍｅｓｈｒａｈＨｉ
２０年９月０１繁９麓
电子测试
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＴＥＳＴ
Ｓｅ２０１ｐ．０
Ｎｏ．９
一
种粒子群算法与ＦＳＣＳ相结合的模糊球壳聚类算法★
吴变样，杨明
（中北大学理学院，太原市００５）３０１摘要：模糊球壳聚类算法（ｃｓ）ｐｓ广泛应用于模式识别与机器学习领域。由于其采用传统的基于梯度法和交替
此算法具有很大的局限性。以下是我们做过的一组
距离公式，ＦＳＣＳ算法对具有相同球壳中心不同半径的球壳状类的识别能力表现得特别不尽如人意。粒子群优化算法（ＳＰＯ）是一种基于群体智能理论的优化算法，其优点在于简单易行且没有太多参数的调节，收敛速度快，具有较好的全局搜索能力。本文将ＰＯ算法与ＦＳ算法相结合，既可以发挥ＳＣＳＰＯ的全局搜索能力，又可以兼顾ＦＳ算法的局ＳＣＳ部寻优能力，从而可以很好地解决球壳状数据的聚
ｓｒｏｔｚｔｎ（Ｓ．ｈｗｎｂｈｅｕｔｏｈｏｕａｉｎｌｔｓ，ｔｅｃｕｔｒｎｕｌｙｉｓｔｆｃｏｙｗａｍｐｉａｉｍｉｏＰＯ）ｓｏｙｔｅｒｓｌｆｔｅｃｍｐｔｔａｅｔｈｌｓｉｇｑａｉｓａｉａｔｒ．Ａｓｓｏｓｅｔｓ
Ｋｅｗｏｄ：ａｉｅｗａｍｐｉｚｔｎＰＯ）ＦｚｙＣ — ｈｒａｓｅｌｓｒＣＳ）ｃｓｒｇａａｓｙｒｓｐｒｃｒｏｔａｏ（Ｓ；ｕｚ — ｐｅｉｌｈｌｃｔ（Ｓ；ｌｔｉｌｉｔｌｓｍｉｉｓｃｕｅＦｕｅｎｎｙｓ
寻优策略求解模型，对初始值比较敏感，往往只能得到模型的局部极值点，从而影响聚类的效果，甚至使所
采用的方法失效。本文将现代全局优化方法之一的粒子群优化算法与模糊球壳聚类算法（ＣＳ相结合，利用ＦＳ）
粒子群算法良好的全局收敛能力来改善传统聚类算法易于陷入局部极值的缺陷，从而得到一种新的球壳聚类算法（ＯＦＳ）Ｐ－ＣＳ，数值实验表明，Ｓ新方法对球壳形数据有令人满意的聚类效果。