基于连通核的鲁棒模糊C-均值聚类算法

合集下载

联机核模糊C均值聚类方法

联机核模糊C均值聚类方法吴小燕;陈松灿【摘要】基于核模糊C均值(kernel fuzzy C-means,KFCM)提出了一种针对较大规模数据的联机核模糊C均值(online kernel fuzzy C-means,OKFCM)算法,同时考虑到核参数的选择困境,借鉴多核学习思想,进一步衍生出了联机多核模糊C均值(online multiple kernel fuzzy C-means,OMKFCM)算法.由此,在有效缓和核参数选择难题的同时,新算法不仅继承了KFCM优越的聚类特性且适合聚类数据流.最后,在人工和真实数据集上验证了新提出的核联机算法比现有基于划分的大规模数据处理算法具有更好的性能.%A new online kernel fuzzy C-means (OKFCM) algorithm for large scale datasets based on kernel fuzzy C-means (KFCM) is proposed. In addition, taking into account the difficulties in selecting kernel parameters, an online multiple kernel fuzzy C-means (OMKFCM) algorithm is derived based on multiple kernel learning methods. Thus, the proposed algorithms not only ease the problem of selecting kernel parameters and inherit the superior clustering performance of the KFCM, but also are suitable for clustering data streams. Finally, the new online kernel algorithms are verified to have a better performance on artificial and real datasets compared with state-of-the-art partition clustering algorithms for large scale datasets.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2012(034)012【总页数】8页(P2599-2606)【关键词】核方法;联机核模糊C均值;联机多核模糊C均值【作者】吴小燕;陈松灿【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言聚类分析是一种无监督识别方法，已广泛应用于分类学、地质学、商业活动和图像处理等。

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

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
覃小素;黄成泉;彭家磊;陈阳;雷欢;周丽华
【期刊名称】《毛纺科技》
【年(卷),期】2024(52)1
【摘要】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。

【总页数】8页(P91-98)
【作者】覃小素;黄成泉;彭家磊;陈阳;雷欢;周丽华
【作者单位】贵州民族大学数据科学与信息工程学院;贵州民族大学工程技术人才实践训练中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.光照鲁棒的模糊C均值聚类显微图像分割
2.基于核函数距离测度的加权模糊C 均值聚类与Markov空域约束的快速鲁棒图像分割
3.基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法
4.基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法
5.可靠性模糊局部信息C均值聚类算法的苗族服饰图像分割
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

鲁棒性模糊C-均值聚类算法

ＦＣＭ算法的描述如下：
假设系统的一组ｄ维的ｎ个取样数据，＝，：，… ，尺，且令ｉｘ＝） ∈ 为一个
其中１＜ｍ＜∞，称为模糊化参数，２≤ Ｃ＜／７，，为聚类的个数。ＦＣＭ算法具体步骤如下：Ｓｔｅｐ１：设定ｍ及ｃ的值，满足１＜＂Ｉ＜ｏｏ及
∑ 嘶
㈨＝一
，
（３）
上，我们无法事先知道数据到底有多少个聚类；其次，聚类中心的初值的设定会影响到它的算法最后
的结果，因此ＦＣＭ算法鲁棒性较差。基于上述原
∑
１
而当第＋１）次的求得之后，可代入来求得第
＋１）次的值，
分割矩阵，
ｌ代表第ｉ个数据点施属于第ｋ个 …，）为聚类中
２＜Ｃ≤ ｎ。并设定的初值在０到１之间以满足
方程式（２）；
聚类的隶属度，又假设＝。，
且定义目标函数如下式：
收稿日期：２０１３ — ０３～１１
心点向量， ∈ Ｒ。将取样数据分成Ｃ个聚类，并
Ｓｔｅｐ２：使用式（３）计算聚类中心值％ｃ，ｋ＝
１，２，… 。Ｃห้องสมุดไป่ตู้
作者简介：康耀龙（１９７９一），男，山西大同人，硕士，讲师，研究方向：数据挖掘与基于网络环境的系统工程。
第２９卷第４期
２０１３年８月文章编号：１６７４ — ０８７４（２０１３）０４ — ０００１ — ０３

《基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法研究及应用》范文

《基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法研究及应用》篇一一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。

聚类作为数据挖掘的重要手段之一，其算法的优化和改进一直是研究的热点。

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种常用的聚类算法，但其在处理复杂数据时存在一些问题，如对初始参数敏感、易陷入局部最优等。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法，旨在提高聚类的准确性和鲁棒性。

二、相关研究概述2.1 模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法是一种基于划分的聚类方法，通过优化目标函数将数据划分为C个模糊簇。

FCM算法可以处理具有不确定性和模糊性的数据，但其对初始参数的选择敏感，且易受噪声和异常值的影响。

2.2 强化学习强化学习是一种通过试错学习的学习方法，其目标是使智能体在给定的环境中通过试错学习得到最优策略。

强化学习在处理复杂问题和优化问题上具有优势，可以用于优化FCM算法的参数选择。

三、基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法3.1 算法思想本算法结合了强化学习的优点，通过智能体在给定环境中进行试错学习，自动调整FCM算法的参数，以达到最优的聚类效果。

具体来说，智能体通过观察环境和反馈结果来调整其动作（即FCM算法的参数），以达到最大的累计奖励（即聚类效果）。

3.2 算法流程（1）初始化智能体和FCM算法的参数；（2）智能体在给定环境中进行试错学习，根据FCM算法的聚类结果和评价指标计算奖励；（3）智能体根据奖励调整其动作（即FCM算法的参数）；（4）重复步骤（2）和（3），直到达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。

四、实验与分析4.1 实验数据集与评价指标为了验证本算法的有效性，我们使用了UCI等公开数据集进行实验。

评价指标包括轮廓系数、NMI（归一化互信息）等。

4.2 实验结果与分析通过与传统的FCM算法和其他改进算法进行对比实验，我们发现本算法在处理复杂数据时具有更高的准确性和鲁棒性。

基于连通核的鲁棒模糊C-均值聚类算法

基于连通核的鲁棒模糊C-均值聚类算法支晓斌;范九伦【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2010(025)001【摘要】提出一种新的鲁棒核模糊C-均值聚类算法.将连通核与AFCM(Alternative fuzzy C-means)聚类算法相结合,给出基于连通核的核AFCM:CRKFCM(Connectivity kernel based robust fuzzy C-means).CRKFCM 一方面有效地利用了连通核,可以对任意形状数据聚类,且避免了核参数的选取问题;另一方面在特征空间使用非欧氏距离,可以有效地处理含噪声数据的聚类问题.实验结果表明,与原有的AFCM和连通核硬C-均值(CKHCM,Connectivity kernel based hard C-means)聚类算法相比,新算法在处理噪声环境中的任意形状聚类问题方面更有效.【总页数】6页(P23-28)【作者】支晓斌;范九伦【作者单位】西安电子科技大学电子工程学院,西安,710071;西安邮电学院应用数学与应用物理系,西安,710121;西安邮电学院信息与控制系,西安,710121【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.基于特征和空间信息的核模糊C-均值聚类算法 [J], 杨飞;朱志祥2.基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究 [J], 郭小芳;李锋;宋晓宁;王卫东3.基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法 [J], 刘进4.基于核模糊C-均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割 [J], 王民;张鑫;贠卫国;卫铭斐;王静5.基于自适应松弛的鲁棒模糊C均值聚类算法 [J], 高云龙;王志豪;潘金艳;罗斯哲;王德鑫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于鲁棒学习模糊C均值聚类算法的变压器故障辨识方法

基于鲁棒学习模糊C均值聚类算法的变压器故障辨识方法陶飞达;吴杰康;曾振达;覃炜梅;张丽平;邹志强【期刊名称】《黑龙江电力》【年(卷),期】2018(040)005【摘要】为提高电力变压器故障评估的准确性,在变压器油中溶解气体检测数据基础上,采用鲁棒学习模糊C-均值聚类算法进行状态信息挖掘分析.该方法利用信息熵来度量样本归属的模糊性,避免了经典模糊C-均值聚类算法受初始化参数影响大、对离群数据点敏感、分类结果不稳定等缺点.算例计算分析结果表明,基于鲁棒学习模糊C-均值聚类算法能够对变压器评估指标数据进行有效、准确的分类,从而实现电力变压器故障的准确评估,为检修决策提供合理的建议.【总页数】6页(P386-391)【作者】陶飞达;吴杰康;曾振达;覃炜梅;张丽平;邹志强【作者单位】广东电网有限责任公司河源供电局,广东河源525000;广东工业大学自动化学院,广州510006;广东电网有限责任公司河源供电局,广东河源525000;广东工业大学自动化学院,广州510006;广东电网有限责任公司河源供电局,广东河源525000;广东电网有限责任公司河源供电局,广东河源525000【正文语种】中文【中图分类】TM406【相关文献】1.基于加权模糊C均值聚类算法的变压器故障诊断 [J], 赵永雷;黄家栋;李配配2.基于混合距离学习的鲁棒的模糊C均值聚类算法 [J], 卞则康;王士同3.基于自适应松弛的鲁棒模糊C均值聚类算法 [J], 高云龙;王志豪;潘金艳;罗斯哲;王德鑫4.基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法 [J], 郑银燕;胡桂廷;张正江;闫正兵;朱志亮5.基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法 [J], 郑银燕;胡桂廷;张正江;闫正兵;朱志亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

模糊c均值聚类算法

模糊c均值聚类算法
模糊c均值聚类算法（Fuzzy C-Means Algorithm，简称FCM）是一种基于模糊集理论的聚类分析算法，它是由Dubes 和Jain于1973年提出的，也是用于聚类数据最常用的算法之
一。

fcm算法假设数据点属于某个聚类的程度是一个模糊
的值而不是一个确定的值。

模糊C均值聚类算法的基本原理是：将数据划分为k个
类别，每个类别有c个聚类中心，每个类别的聚类中心的模糊程度由模糊矩阵描述。

模糊矩阵是每个样本点与每个聚类中心的距离的倒数，它描述了每个样本点属于每个聚类中心的程度。

模糊C均值聚类算法的步骤如下：
1、初始化模糊矩阵U，其中每一行表示一个样本点，每
一列表示一个聚类中心，每一行的每一列的值表示该样本点属于该聚类中心的程度，U的每一行的和为
1.
2、计算聚类中心。

对每一个聚类中心，根据模糊矩阵U
计算它的坐标，即每一维特征值的均值。

3、更新模糊矩阵U。

根据每一个样本点与该聚类中心的距离，计算每一行的每一列的值，其中值越大，说明该样本点属于该聚类中心的程度就越大。

4、重复步骤2和步骤
3，直到模糊矩阵U不再变化，即收敛为最优解。

模糊C均值聚类算法的优点在于它可以在每一个样本点属于每一类的程度上，提供详细的信息，并且能够处理噪声数据，因此在聚类分析中应用十分广泛。

然而，其缺点在于计算量较大，而且它对初始聚类中心的选取非常敏感。

模糊 c 均值聚类算法

模糊 c 均值聚类算法概述模糊 c 均值聚类算法是一种基于模糊逻辑的聚类算法，其通过将每个数据点分配到不同的聚类中心来实现数据的分组。

与传统的 k-means 算法相比，模糊 c 均值聚类算法在处理数据集特征模糊和噪声干扰方面表现更好。

本文将详细介绍模糊 c 均值聚类算法的原理、优点和缺点，以及其在实际应用中的一些场景和方法。

原理模糊 c 均值聚类算法基于模糊集合理论，将每个数据点分配到不同的聚类中心，而不是像 k-means 算法一样将数据点硬性地分配到最近的聚类中心。

算法的核心是定义每个数据点属于每个聚类中心的权重，即模糊度。

具体而言，模糊 c 均值聚类算法的步骤如下：1.初始化聚类中心。

从输入数据中随机选择一些数据作为初始聚类中心。

2.计算每个数据点到每个聚类中心的距离。

可以使用欧氏距离或其他距离度量方法。

3.根据距离计算每个数据点属于每个聚类的模糊度。

模糊度是一个介于 0 和1 之间的值，表示某个数据点属于某个聚类的程度。

4.更新聚类中心。

根据数据点的模糊度重新计算每个聚类的中心位置。

5.重复步骤 2、3 和 4，直到聚类中心的位置不再发生明显变化或达到预定的迭代次数。

优点模糊 c 均值聚类算法相比传统的 k-means 算法具有以下优点：1.模糊度。

模糊 c 均值聚类算法可以为每个数据点分配一个模糊度值，这样可以更好地应对数据集中的噪声和模糊性。

而 k-means 算法仅将数据点硬性分配到最近的聚类中心。

2.灵活性。

模糊 c 均值聚类算法中的模糊度可以解释某个数据点同时属于多个聚类的情况，这在一些实际应用中可能是具有意义的。

3.鲁棒性。

模糊 c 均值聚类算法对初始聚类中心的选择相对不敏感，因此在大多数情况下能够获得较好的聚类结果。

缺点虽然模糊 c 均值聚类算法具有许多优点，但也存在一些缺点：1.计算复杂度。

模糊 c 均值聚类算法需要在每个迭代步骤中计算每个数据点与每个聚类中心的距离，这导致算法的计算复杂度较高。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

基于连通核的鲁棒模糊Ｃ均值聚类算法一
支晓斌范九伦。
（．１西安电子科技大学电子工程学院，安，１０１２西安邮电学院信息与控制系，安，１１１西７０７；．西７０２；
３西安邮电学院应用数学与应用物理系，安，１１１．西７０２）
２ＤｅａｔｎｆＩｆｒｔｏｎｎｒｌ．ｐｒｍｅｔｏｎｏｍａｉｎａｄＣｏｔｏ，ＸｉｎＩｓｉｔｆＰｏｔａｄＴｅｅｏｎｔｔｅｏｓｎｌｃｍｍｕｉａｉｎ，Ｘｉｎ，７０２，Ｃｈｎ；ａｕｎｃｔｏｓａ１１１ｉａ３ＤｅａｔｎｆＡｐｌｄＭａｈｍａｉｓａｄＡｐｌｄＰｈｓｃ，ＸｉｎＩｓｉｔｆＰｏｔａｄＴｅｅｏ．ｐｒｍｅｔｏｐｉｔｅｔｎｐｉｙｉｓｅｃｅａｎｔｔｅｏｓｎｌｃｍｍｕｉａｉｎ，ｕｎｃｔｓｏ
有效。
关键词：聚类；核鲁棒聚类；通核连中图分类号：Ｐ０Ｔ３１文献标识码：Ａ
ＲｏｕｓｂｔＦｕｚｙＣ— ｅｎｓＣｌｔｒｎｇＡｌｏｉｈＢａｅｎｚｍａｕｓｅｉｇｒｔｍｓｄｏ
摘要：出一种新的鲁棒核模糊Ｃ均值聚类算法。连通核与ＡＣ（ｌｒａｉｅｕｚ — ａｓ聚类算法相结提一将ＦＭＡｔｎｔｚｙＣｍｅｎ）ｅｖｆ
合，出基于连通核的核ＡＦＣＭ：给ＣＲＫＦＣＭ（ｎｅｔｖｔｅｎｌａｅｏｕｔｕｚｍｅｎ）ＣＲＫＦＣｏｎｃｉｉｋｒｅｓｄｒｂｓｚｙＣ— ａｓ。ｙｂｆＣＭ一方面
ｃｉｅｎｌｄａｄｉｔｎｃｉｕｅｉｔｅｅｔｅｐａｅｎｔｅｏｉｅａａｌｓｅｉｇｒｌｍｃｎｅｓａｅｓｓｄｎｈｆａｕｒｓｃａｄｈｎｓｄｔｃｕｔｒｎｐｏｂｅａｂ
ｓｌｅ．ＥｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｈｔＣＲＫＦＣＭａｕｅｅｆｒｎｅｏｅｔｒｄｃｓｏｓｏｖｄｐｒｍｅｔｌｓｌｓｓｏｔａｒｈｓｓｐｒｐｒｏｍａｃｖｒ地利用了连通核，以对任意形状数据聚类，可且避免了核参数的选取问题；另一方面在特征空间使用非欧氏距离，以有效地处理含噪声数据的聚类问题。实验结果表明，原有的ＡＦＭ和连通核硬Ｃ均值（ＫＭ，可与Ｃ一ＣＨＣＣｎｅｔｉｅｎｌａｅａｄＣｍｅｎ）类算法相比，算法在处理噪声环境中的任意形状聚类问题方面更ｏｎｃｉｔｋｒｅｂｓｄｈｒ — ａｓ聚ｖｙ新
ＣｏｎｅｔｖｔｒｅｎｃｉｉｙＫｅｎｌ
ＺｈｉＸｉｏｉ。ＦａｎＪｉｌｎ。ａｂｎ。．ｕｕ
（．ＳｈｏｆＥｌｃｒｎｃＥｎｉｅｒｎ１ｃｏｌｅｔｏｉｇｎｅｉｇ，ＸｉｉｎＵｎｖｒｉｏｄａｉｅｓｔｙ，Ｘｉｎ，７０７，Ｃｈｎ；ａ１０１ｉａ
第２卷第１５期２１００年１月
数
据
采
集
与
处
理
Ｖｏ．５Ｎｏ１１２．
Ｊｕｎｌｏｔｑｉｉｉｎ＆ＰｏｅｓｎｏｒａｆＤａａＡｃｕｓｔｏｒｃｓｉｇ
Ｊｎ２１ａ．００
文章编号：０４９３（０００ —０３０１０ —０７２１）１０２—６
Ｘｉｎ，７０２ａ１１１，Ｃｈｎ）ｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｅｒｂｓｕｚｍｅｎｌｓｅｉｇａｇｒｔｍｓｐｏｏｅ．Ｃｍｂｎｎｈｏ — ｎｗｏｕｔｆｚｙＣ— ａｓｃｕｔｒｎｌｏｉｈｉｒｐｓｄｏｉｉｇｔｅｃｎｎｃｉｉｅｎｌａｄａｔｒａｉｅｆｚｙＣ— ａｓｃｕｔｒｎ（ＣＭ）ａｇｒｈ，ｔｉｐｐｒｐｏｅｔｖｔｋｒｅｎｌｅｎｔｕｚｍｅｎｌｓｅｉｇＡＦｙｖｌｏｉｍｔｈｓａｅｒ — ｐｓｓａｃｎｅｔｖｔｅｎｌａｅＣＭ：ｏｅｏｎｃｉｉｙｋｒｅｓｄＡＦｂＣＲＫＦＣＭ．ＵｓｎｈｏｎｃｉｉｅｎｌＣＲＫＦＣＭｉｇｔｅｃｎｅｔｔｋｒｅ，ｖｙｃｎｃｕｔｒｒｉｒｒｈｐｄｄｔｎｖｉｈｒｂｅｏｈｏｉｇｋｒｅａａｔｒａｌｓｅｂｔａｙｓａｅａａａｄａｏｄｔｅｐｏｌｍｆｏｓｎｅｎｌｒｍｅｅ．Ｎｏ — — ａｃｐｎＥｕ