一种改进的加权模糊核聚类算法

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模糊聚类方法

模糊聚类方法1. 引言模糊聚类是一种将相似的数据点分组的无监督学习技术。

与传统的硬聚类方法相比，模糊聚类通过为每个数据点分配属于不同簇的隶属度来提供更灵活的聚类结果。

本文将介绍模糊聚类方法的基本原理、常用算法以及在实际应用中的一些注意事项。

2. 模糊聚类的基本原理模糊聚类方法的核心思想是将每个数据点划分为多个簇的一部分，而不是将其硬性地分配到某个具体的簇中。

每个数据点属于不同簇的隶属度之和为1，隶属度越大表示该数据点属于该簇的可能性越高。

通过使用模糊聚类方法，我们可以更好地处理数据的不确定性和噪音，同时提供更丰富的聚类结果。

相比硬聚类方法，模糊聚类能够提供更多的信息，适用于更广泛的应用。

3. 常用的模糊聚类算法3.1 模糊C均值聚类算法（FCM）模糊C均值聚类算法是最常用的模糊聚类算法之一。

它在每次迭代中通过计算数据点到簇中心的欧氏距离来更新隶属度，并通过最小化目标函数来调整簇中心的位置。

FCM算法的优点在于对于噪音和离群值的处理能力较强，且具有较好的收敛性。

然而，它对于初始聚类中心的选择较为敏感，且对于大数据集的计算效率较低。

3.2 模糊子空间聚类算法（FSCM）模糊子空间聚类算法是一种基于子空间的模糊聚类方法。

它在模糊聚类的基础上考虑了数据的高维性和局部结构，通过将数据点投影到子空间中进行聚类。

FSCM算法的特点在于能够处理高维数据和具有相关性的特征，且对于离群值具有较好的鲁棒性。

然而，由于需要对每个子空间进行聚类，计算复杂度较高。

3.3 模糊谱聚类算法（FSPC）模糊谱聚类算法是一种基于图论的模糊聚类方法。

它通过构建数据点之间的相似度图，并通过计算图的拉普拉斯矩阵的特征向量来进行聚类分析。

FSPC算法的优点在于能够处理非凸数据分布和非线性数据结构，且对于图的建模和谱分解具有较好的效果。

然而，算法的计算复杂度较高，且对于参数的选择较为敏感。

4. 模糊聚类的实际应用模糊聚类方法在多个领域中都有广泛的应用。

一种改进的模糊增强算法

可以对整幅图像全局定义，也可以对其分块局部定义。
的参量（，），ｇ，全体组成的平面即是模糊特征
平面，ｇ为图像中最大的像素值，其中和分别是指
２图像的模糊增强系统模型
２１图像模糊增强步骤．
图像模糊处理主要有３个步骤：图像模糊特征提取、
称隶属度平面），即模糊化（主要建立在专家经验基础之上）以完成编码之后，用适当的模糊技术来修正隶属度值，最后通过模糊域反变换将数据从模糊域变换到图像的空间域以完成解码。图像模糊处理中很大程度上取决于中间一步，即隶属度的修正，其所使用的方法可以是模糊增强算子、模糊聚类、模糊规则、模糊形态学或综合的模糊方法等同。现有模糊增强算法中的核心变换，即非线性变换函数存在明显的缺陷。由于该类非线性函数在变换后其反函数局部无解，导致了图像的部分灰度信息被丢失，因而影响
图像的模糊增强后加入平滑，保持了图像细节使增强效果
得到了提高。
征（例如，亮度、边缘、平滑等）的程度或者属于某些子集（例如，物体、骨骼、轮廓等）的程度。换句话说，一
幅图像ｘ的模糊子集是一个从ｘ到【，（通模糊集）（ｌ普】】或
２２Ｐｌ法及其改进．ａ算
ｇ＝Ｇ一（）＝
－一
１
（５）
ｇ一（（
一１））
边缘检测。
使用文献【】８提出的 “ ｉ”或 “ ｘｒｎｎｍａ ”算子进行边缘由上可以看出式（２）的计算量很大，研究中发现采用不同的隶属度函数对处理的结果并不造成很大的影响，注

特征空间属性加权模糊核聚类算法

０引言
聚类分析是数据分析、解与数据可视化的有效工理
具。给定一个数据集厂＝｛，，，｝ＣＲ，。 … 聚类
体特性动态计算各个属性对于不同类别的重要性。文献［］６提出了观察空间加权距离度量的硬聚类算法；文献［］出７提了两个观察空间加权距离度量的模糊聚类算法ＳＡ，ＣＤＩＳＡ２ＣＤ。文献［，所阐述的算法都存在和ＦＭ一样的缺６７］Ｃ点：它们适用于团状数据集，对于非团状的一般高维数据集但的聚类则往往得不到理想的结果。一个解决非团状数据集的聚类方法是用核函数把数据从观察空间映射到高维特征空间Ｉ９。但传统的核聚类算法存在两个缺点：）聚类算ｓ］．１核
ｄｍｏｓａｅｔａＦＡｓａｕｅｕｌｓｅｎｏ１ｅｎｔｔｈｔＷＫＣｉｓｆｌｃｕｔｒｇｔｏ．ｒｉＫｅｒｓｙｗｏｄ：Ｆｚｌｓｅｎ；ｅｅ；ａｅｎｒｃｇｉｏｕｚｃｕｔｒｇｋｒｌｐｔｒｅｏｎｔｎｙｉｎｉ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｃｏｓｄｒｇｔｅｉａａｃｅｗｅｈｔｂｔｓｆｌ，ａｎｗｉｈｅｕｚｅｅ — ｌｓｅｎｇｒｈｎｉｅｎｈｍｂｌｎｅｂｔｅｎｔｅａｔｕｅｕｌｉｉｒｙｅｗｅｇｔｄｆｚｙｋｒｌｃｕｔｒｇａｏｉｍｎｉｌｔ
ｎｍｄＷＦＣａｒｅｔ．ＫＡｐｒｒｓｌｓｒｇｉｈｇａｒｓａｅｐｅｙｍｒｅｅｅｓｏｆｘｍｌｓａｅＫＡｗｓｅｎｅＷＦＣｆｍｕｔｉｉｆｔｅｐｃｐｂｅｃｒｒｌｐｓｄｅｏｃｅｎｎｈｅｕｍａｄｋｎ．Ｌｔｏａｐｅｓｅ

基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究

基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究随着社交媒体和网上新闻的日益发展，每天都会产生海量的信息。

为了更好地管理这些信息并实现有效的信息筛选，新闻聚类技术应运而生。

聚类技术可以将具有相似主题和特征的新闻聚集在一起，从而帮助用户更轻松地了解和获取感兴趣的信息。

在这项研究中，我们提出了一种改进的k-means聚类算法，用于新闻聚类。

该算法首先对新闻进行预处理，然后根据弗洛伊德算法计算文本之间的相似度。

具体步骤如下：1. 数据预处理在实际应用中，数据的清理和预处理是非常重要的。

对于新闻聚类来说，数据预处理包括去除标点符号、停用词，进行分词和词干提取等。

这些步骤都有助于减少文本维度，提高聚类的准确性和速度。

2. 计算相似度我们使用弗洛伊德算法来计算文本之间的相似度。

弗洛伊德算法是一种动态规划算法，可以在一个加权的有向图上计算所有节点之间的最短路径。

对于我们的新闻聚类问题，我们可以将所有的文本看作是图中的节点，根据共现词的频率建立边权重，从而计算节点之间的最短距离。

3. k-means聚类在计算相似度之后，我们使用改进的k-means算法将文本聚类成k个集群。

改进的k-means算法包括以下几个步骤：（1）初始化：根据随机质心的方法初始化k个簇。

（2）赋值：计算每个文本到k个簇质心的距离，将文本分配到最近的质心所在簇。

（3）更新质心：根据簇内所有文本的平均值，更新每个簇的质心。

（4）迭代：重复步骤2和步骤3直到质心不再变化或者达到最大迭代次数。

4. 聚类后处理最后，我们对聚类结果进行后处理。

我们使用标签传播算法来合并一些相关度高的类别。

标签传播算法基于贪心策略，将具有相似标签的文档合并到一个类别中。

实验结果显示，我们提出的改进k-means算法在新闻聚类方面可以有效地提高聚类准确性和速度。

这种算法在实际应用中可以帮助用户更轻松地了解和获取感兴趣的信息。

修正核函数模糊聚类算法

ｎａｄＫＫＷ，ａｄｏｔｉｅｈｏｔｍｉｅｃｕｔｒｎｍｂｅ．Ｂｅｉｅ，ｔｅＫＫＷｎｘｗａｓｄｎｔｄｉｉｄｋｒｅｕｚｙｍｅｎｂａｎｄｔｅｐｉｚｄｌｓｅｕｒｓｄｓｈｉｄｅｓｕｅｉｈｅｍｏｆｅｅｎｌｆｚ
ｓｏｄｂｆｒ．ＭＫＦＭｇｒｈｓａｐｉｄｔｔｅｄｔｅｉｅａｄｇａｓｏｖｒｌｓｅｅｌｓ，ＭＫＦＭａｖｒｌｈｗｅｅｏｅＣａｏｔｍｗａｐｌｏｈａａｓｔｎｎｌｓ．ＦｒｅｅｙｃｕｔｒｄｃａｓｌｉｅＷＣｈｓｏｅａｌａｃｒｃｉｈｒｔａ０；ｓｔｈｎｏｌｔａａｓｔｉｃｎｉｒａｔｎｅ，ｄｆｒｎｅｉ４７％．Ｔｅｍｏｉｅｅｅｃｕａｙｈｇｅｎ９％ａｏｔｅｉｃｍｐｅｅｄｔｅｓｏｓＢｅｓｈＷｎＣａｃｒｉｅｅｃｓ．２ｆｈｄｆｄｋｒｌｉｎｃｕｔｒｇａｇｒｈｉｆｓｅｈｎｔｅｌｓｉａｌｏｔｍｎｃｎｅｇｎｅａｄｍｏｅａｃｒｔｎｃｕｔｒｇＴｅｒｓｌｆｌｓｅｎｏｔｍｓａｔｒｔａｈｃａｓｌａｇｒｈｉｏｖｒｅｃｎｒｃｕａｅｉｌｓｅｎ．ｈｅｕｔｏｉｌｉｃｉｉｓ
（ｅａｔｎｏｔｅａｉｎＤｐｒｔｆＭａｍｔｓａｄＭｅｈｎｓｅｏｇｉｎｎｔｕｅｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｙａｂｍｅｈｃｃａｉＨｉｎａｇＩｓｔｔｆＳｉｃｎｅｏｏ，Ｈｒｉｉｎｊｎ５０７ｈｎ）ｃｌｊｉｅｈｇｎＨｅｏｇｉｇ１０２，Ｃｉｌａａ

关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进

一
隶属度。＝｛是一个ｎ×ｃ的模糊分割矩Ｕｔ｝ｘ
阵，＝Ｖ，，｝Ａ，是一个Ｓ×ｃ的矩阵。ｍ用来控制分割矩阵的模糊程度，ｍ越大，分类的模糊程度越高，。时，＝ｍ一。一１ｃ实际上已不能提供分类信息；ｍ＝１／，当时， ∈ ［，］算法退化为ＨＣ算法，以ｉｘ０１，Ｍ所ＦＭ实质上是ＨＭ的自然推广。氏距离准则ＣＣ欧适合于类内数据点为超球型分布的情况，ｄ采用不同的距离定义，可将聚类算法用于不同分布类型数据的聚类问题。
别、分析与预测的目的。１７９３年Ｄｎｕｎ提出了
Ｊ＝ ∑ １
１Ｊ＝１
ｌ ∈［，０１］
式中为样本数据点的数目，类别数ｃ为
目，常１＜ｃ＜ｎｍ＞１为一个标量；，通；ｄ（，）＝ｌｉ一＿示数据点，之间的欧氏距】Ｉｘ心
１引言
模糊聚类分析（ＣＦ：
Ｂｌａｅｍｎ和Ｚｄｈ等人在１６ｌａｅ９６年提出的，是它近些年来发展很快的一种分析方法，目的是其对样本进行合理分配，而达到对样本进行判从
离；＝｛，，｝的集合， ∈Ｒ为Ａ，ｃＲ点聚类的中心；ｔ表示数据点属于类中心的ｚ
用于求类中心的迭代问题，算法中没有考虑该

模糊聚类方法

模糊聚类方法模糊聚类是一种基于模糊集合理论的聚类算法，它在数据分析和模式识别中得到广泛应用。

与传统的硬聚类方法相比，模糊聚类能够更好地处理数据中的不确定性和模糊性，能够给出每个数据点属于不同聚类的概率，从而更全面地描述数据的特征。

一、模糊聚类的基本原理模糊聚类的基本原理是根据数据点之间的相似性将它们分成不同的聚类。

与传统的硬聚类方法不同，模糊聚类允许数据点属于多个聚类，且给出每个数据点属于不同聚类的权重。

通过引入隶属度函数，模糊聚类能够更好地处理数据的模糊性，给出更丰富的聚类结果。

二、模糊聚类的算法步骤模糊聚类的算法步骤一般包括以下几个方面：1. 初始化隶属度矩阵：隶属度矩阵用于描述每个数据点属于每个聚类的概率，一般通过随机初始化或者根据先验信息进行初始化。

2. 计算聚类中心：根据隶属度矩阵计算每个聚类的中心点，一般采用加权平均的方式计算。

3. 更新隶属度矩阵：根据当前的聚类中心，更新隶属度矩阵，使得每个数据点更准确地属于不同聚类。

4. 判断停止条件：根据一定的准则（如隶属度矩阵的变化程度或者目标函数的收敛性）判断是否达到停止条件，如果未达到，则返回第2步继续迭代。

5. 输出聚类结果：根据最终的隶属度矩阵，确定每个数据点最可能属于的聚类，输出聚类结果。

三、模糊聚类的优势相比传统的硬聚类方法，模糊聚类具有以下优势：1. 能够更好地处理数据的模糊性和不确定性。

在现实世界的数据中，往往存在一些边界模糊或者属于多个类别的情况，传统的硬聚类无法很好地处理这种情况，而模糊聚类能够给出每个数据点属于不同聚类的概率。

2. 能够更全面地描述数据的特征。

传统的硬聚类方法只能将数据点划分为一个聚类，而模糊聚类能够给出每个数据点属于不同聚类的权重，从而更全面地描述数据的特征。

3. 能够适应不同的聚类形状和大小。

传统的硬聚类方法通常假设聚类的形状是凸的，并且假设聚类的大小相等，但在实际应用中，聚类的形状和大小往往是不确定的，而模糊聚类能够更好地适应不同的聚类形状和大小。

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。

模糊聚类的实现和应用

模糊聚类的实现和应用随着数据量的不断增加和数据种类的不断增多，如何从数据中获取有用信息变得越来越重要。

在这个背景下，聚类是一种非常有用的数据挖掘技术。

特别地，模糊聚类（fuzzy clustering）可以用来处理一些复杂且不确定的数据集，如音频信号、文本和图像。

本文将讨论模糊聚类的实现和应用。

一、什么是模糊聚类？在传统聚类方法中，每个数据点只能属于一个簇。

然而，在实际情况中，有些数据点可能存在于多个簇中。

为了解决这个问题，模糊聚类被提出来。

模糊聚类允许每个数据点有一定的隶属度（membership degree），即属于每个簇的可能性是多少。

模糊聚类最初由福田洋教授于1973年提出，可以看作是K-means算法（一种典型的聚类算法）的一个改进。

二、模糊聚类的实现模糊聚类的实现很简单，只需要给定聚类的数量和数据集即可。

具体的方法如下：1. 初始化聚类中心。

2. 计算每个数据点和每个聚类中心之间的距离。

3. 计算每个数据点属于不同聚类的隶属度。

4. 根据每个数据点的隶属度更新聚类中心。

5. 重复2-4直到聚类中心没有改变或达到预设的迭代次数。

这是一个基础的模糊聚类算法，也是比较高效的。

除了这个算法，还有一些其它的模糊聚类算法，例如模糊C均值（FCM）、模糊自组织映射（FOSOM）和模糊最佳联合聚类（FOBIC）。

三、模糊聚类的应用模糊聚类已经被广泛地应用于各个领域，以下是一些例子：1. 图像分割模糊聚类可以用于对图像进行分割。

图像分割是将图像分为若干部分的过程，是图像处理中的重要技术。

模糊聚类可以根据像素的灰度值以及周围像素的值，将像素聚成几个簇。

这个方法能够用于识别图像中的不同物体。

2. 音频处理在音频处理领域，模糊聚类可以用于音乐分类和语音信号分析。

比如说，一些研究人员使用模糊聚类对音频文件进行分类。

他们首先提取音频文件的一些特征，然后使用模糊聚类算法将这些特征聚类。

这样做可以非常有效地将音乐文件分类到不同的流派和风格。

一种改进的多目标决策指标权重计算方法

一种改进的多目标决策指标权重计算方法一、本文概述随着多目标决策问题的日益复杂，决策指标权重的确定成为影响决策效果的关键因素。

传统的多目标决策指标权重计算方法往往存在着主观性强、计算复杂、适应性差等问题，难以满足实际决策的需求。

因此，本文提出了一种改进的多目标决策指标权重计算方法，旨在提高决策的科学性和准确性。

本文首先对传统多目标决策指标权重计算方法的不足进行了深入剖析，指出了其存在的主要问题。

在此基础上，结合现代优化算法和决策理论，提出了一种基于熵权法和多目标优化算法相结合的改进方法。

该方法既考虑了指标数据的客观信息，又结合了决策者的主观偏好，实现了主客观权重的有机结合。

本文详细阐述了改进的多目标决策指标权重计算方法的理论框架和实现步骤。

通过熵权法计算各指标的客观权重，以反映指标数据的离散程度和重要性。

然后，利用多目标优化算法对主客观权重进行优化，得到最终的指标权重。

在此过程中，本文还针对不同类型的决策问题，设计了不同的优化策略，以提高方法的适应性和实用性。

本文通过多个实际案例验证了改进的多目标决策指标权重计算方法的有效性和优越性。

实验结果表明，该方法能够显著提高决策的科学性和准确性，为实际决策提供了有力的支持。

本文还对未来的研究方向进行了展望，以期进一步推动多目标决策指标权重计算方法的发展和应用。

二、相关理论和方法多目标决策分析：多目标决策分析是一种处理包含多个冲突或互补目标的决策问题的系统方法。

其核心在于如何平衡和优化这些目标，以找到最佳的解决方案。

在实际应用中，这些问题通常涉及多个利益相关者和复杂的决策环境。

权重计算的重要性：在多目标决策中，各个目标的权重分配直接影响到最终决策的结果。

权重反映了每个目标在决策者心目中的相对重要性和优先级。

因此，权重计算的准确性和合理性对于决策的质量和效果至关重要。

传统权重计算方法的局限性：传统的权重计算方法，如等权重法、主观评分法、专家打分法等，虽然简单易行，但存在明显的局限性。

一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法

获得良好的分割效果。
关键词：红外图像分割；模糊核聚类；隶属度和空间约束；认同度指数；排斥性度量
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０．８１２０）２０１．５０１８９（０８１—７７０
ＡｎＩｐｏｅｎｒｒｄＩｇｅｍｅｔｔｎＡｌｏｉｍｉｇＦｚｙＫｅｎｌｕｔｒｎｍｒｖｄＩｆａｅｍａｅＳｇｎａｉｇｒｔｏｈＵｓｎｕｚｒｅｓｅｉｇＣｌ
Ａｂｓｒｃ：Ｄｕｏｔｅｐｒｂｌｍｓｏｆｉｆａｅｍａｅｓｇｎａｉｎｕｉｇｆｚｙｋｅｎｌｃｕｔｒｎｔａｔｅｔｈｏｅｎｒｄｉｇｅｍｅｔｔｏｓｎｕｚｒｅｌｓｅｇ，ａｍｐｒｅｒｉｎｉｏｖｄｍｅｈｄｆｒｉｒａｅｍａｅｓｇｎａｉｎｗａｒｐｅｔｏｏｎｆｒｄｉｇｅｍｅｔｔｏｓｐｏｏｓｄ．Ｆｉｓｌ，ｔｍｂｒｈｉｎｐｔａｏｔａｎｄｒｒｔｙｈｅｍｅｅｓｐａｄｓａｉｌｃｎｓｒｉｅｗｅｅｉｔｏｕｅ．Ｔｈｕｔｉｒｒｕｐｒｓｅ．Ｔｈｎｔｅｒｅｏｅｆｅｏｉｉｎｆｒｐｘｌｔａｅｒｅｎｎｒｄｃｄｅｏｌｅｓｗｅｅｓｐｅｓｄｅｈｅｄｇｅｆｓｌ－ｒｃｇｎｔｏｉｅｏｃｔｇｏｓａｄｏｉ
Ｔｅａｏａｔｆｌｓｃｔｎｗａｄｅ．ｈｒｃｓｎｏａｓｃｔｎｗａｒｖｄＴｅａｇｔｅｎｈｔｎｌｙｏａｉａｉｓｕｇｄＴｅｐｅｉｏｆｌｓｉａｉｓｍｐｏｅ．ｈｅａｄｒｉｉｃｓｆｏｉｊｉｃｆｏｉｉｔｒａａｒ

一种改进的密度加权的模糊C聚类算法

（一
…
）
泛使用的软聚类算法．它假设簇的数目Ｃ是固定的．
然后ＦＭ可以转换为下列目标的极小值问题．Ｃ
ｍ２
其中，是势能函数．Ｄｋｈ是解析度因子，Ｔ是输入数ＳＤ据的标准方差．从Ｄｋ以看出，可如果数据离得比较近，
ＦＭ，基于可信度的ＣＣＣＦＭ，基于密度加权的ＦＭ．Ｃ
为两类：聚类算法、软聚类算法．对硬聚类算法来硬
说，一个样本数据必须只能属于唯一的一个簇．而然
软聚类没有这个限制，一个样本对象可能同时属于几个簇，这种属于不同簇的程度用模糊隶属度函数来描
ｋ＝＝ｌｉ１ｋｌ＝＼１＝１／
１模糊ｃ聚类与密度加权模糊Ｃ聚类算法
１１模糊Ｃ聚类（ｕｚａｓ．ＦｚｙＣＭｅｎ）模糊Ｃ聚类算法（ｕｚａｓ是一种目前被广ＦｚｙＣＭｅｎ）
Ｄ＝
Ｉ＝ｉ ’
（）６
ｐｅｆｒｎｅｆｂｔｌｏｉｍｓａｅｈａｉｙｄｐｎｎｐｏｅｉｉｌｃｕｔｒｃｎｅｓｒｏｍａｃｓｏｏｈａｇｒｔｈｒｅｖｌｅｅｄｏｒｐｒｉｔａｌｓｅｅｔｒ．Ｔｈｓｐｐｒｐｏｏｅｏｉｅｎｉａｅｒｐｓｓａｎｖｃ
ｉｉｉｌｃｎｅｏｕｅｙｔｅａｇｒｔｍｒｅｙｃｏｅｔｎｌｃｕｔｒｃｎｅＴｈｓＩｎｔａｅｔｒｐｒｄｃｄｂｈｌｏｉｈａｅｖｒｌｓｏｆａｌｓｅｅｔ￣ｉｕＤＷＦＣＭａｏｖｒｅｔｖｒＣｃｎｅｇｎｅｙｎ

一种模糊核聚类算法的改进

ＷａｇＣｈｎｅ，ＺｈｏＳｕｇａｇ，ＦｎｉｎａｇａｈｕｎｕＸｉｌｎ
（ｃｏｌｆｌｔｎｎｉｅｒｇｉｉｎｖｒｉ，Ｘ ’ １０１ｈａＳｈｏｏＥｅｒｉＥｇｅｎ，ＸｄａＵｉｓｙｉｎ７０７，Ｃｉ）ｃｏｃｎｉｎｅｔａｎ
最终还可以转化为优化问题而借助经典数学的非
线性规划理论求解，并易于计算机实现，具有重要的理论研究与实际应用价值Ｊ。模糊ｃ一均值算法（Ｃ是一种能自动对数据样本进行分类ＦＭ）
的模糊聚类方法，通过优化目标函数得到每个样本点对类中心的隶属度来决定各样本点的归属。
而改进了模糊核ｃ均值算法。算法性能速度较经典的聚类算法有了较大改进，聚类结果更为快速稳定，并可在
多种数据结构条件下进行有效的聚类，计算时间显著减少，克服了传统的模糊核ｃ一均值算法计算时间较长，在样本集不理想的情况下可能导致结果不好等不足。实验结果证实了该改进算法有效性。关键词模糊ｃ一均值算法；核函数；高斯核函数；模糊核ｃ一均值算法
ｔｒｄｔｔｉｅｓｆｒｓｒｃｕｅｎｃｎｒｓｏＦｅａａｗｉｈｄｖｒｉｏｍｔｕｔｒｓｉｏｔａｔｔＣＭｎＫＣＭ．ａｄＦ
ＫｅｗｏｄｓｙｒｆｚＣ・ａｓａｇｒｔｍ；ｋｒｅｆｎｔｎ；ｇｕｓｆｎｔｎ；ｆｚｙｋｒｅＣ— ａｓｕｚｙｍｅｎｌｏｈｉｅｎｌｕｃｉｏａｓｕｃｉｏｕｚｅｎｌｍｅｎ

基因表达数据聚类中模糊核算法的改进

糊核聚类算法，过使用Ｍｅｃｒ通ｒｅ核把原始数据映射到高雏特征空间，为特征空间的每个向量分并
配一个动态权值，分析权值的大小来识别噪声点，到一个较为理想的聚类结果实验结果表明，得
该方法比ＦＭ聚类算法具有更好的聚类效果．Ｃ
ＺＯＵｎＺＡＮＧｅ。，ＺＨＴｉｇ，ＨＷｉＯＵｎｂｎＨａ — ｉ
（ｃｏｌｆｉｆｒｔｎＴｅｈｏｏｙｏｕｈｒｎｔｅＵｎｖｒｉｙＳｈｏｎｏｍａｉｃｎｌｇ，ＳｔｅｎＹａｇｚｉｅｓｔ。Ｗｕｉ１１２Ｃｈｎ）ｏｏｘ４２。ｉａ２
Ｖｏ．Ｎｏ２１５．
Ａｐ．２０ｒ０６
文章编号：６１７４（０６Ｏ一Ｏ６一Ｏ１７－１７２０）２１２４
基因表达数据聚类中模糊核算法的改进
周霆，张伟，邹汉斌＊
（南大学信息工程学院，苏无锡２４２）江江１１２摘要：Ｃ算法在基因表达数据分析中存在噪声点，响聚类结果，此提出了一种改进的模ＦＭ影为
ａｄｔｏａｉｈｉｇｆｃｏｓｉｎｄｔａｈｖｃｏｎｔｅｆａｕｅｓａｅＴｈｏｓｏｌｉｄｄｉｎｌｉｗｅｇｔｎａｔｒｉａｓｇｅｏｅｃｅｔｒｉｈｅｔｒｐｃ．ｓｅｎｉｅｃｕｄｆｎｔｒｕｈａａｙｉｗｅｇｔｏａａｈｎ，ｃｕｔｒａｅｉｅｔｆｄＴｈｘｅｉｅｔｒｓｌｓｓｏｈｏｇｎｌｓｓｉｈｆａｄｔ，ｔｅｌｓｅｓｃｎｂｄｎｉｅ．ｉｅｅｐｒｍｎｅｕｔｈｗｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｏｅｅｆｃｉｅｔａＣＭｌｏｉｈ．ｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏＳｍｒｆｅｔｈｎＦｖａｇｒｔｍＫｅｒｓｕｚｌｓｅｉｇｅｎｌｆｎｔｏｙｗｏｄ：ｆｚｙｃｕｔｒｎ）ｋｒｅｕｃｉｎ；ｆａｕｅｓａｅｉｉｆｒａｉｓｅｔｒｐ验，从实验到最后数据采集这一系列过程不

核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法

Ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｈｗａｅｐｏｏｅｌｏｔｍａｒｃｓｌｎｅｉｅｌｌｓｒｃｎｅｓａｄｇｖｓａｂｔｒｅｕｔ．ｈｘｅｉｎａｓｌｓｏｔｔｒｐｓｄａｇｒｈｃｎｐｅｉｅｙｆｄｔａｕｔｅｔｒｎｉｅｅｔｓｌｒｓｈｔｈｉｉｈｄｃｅｅｒｓ
ａｇｒｔｍｔｐｉｉｅｅｎｌａａｔｒｒｐｓｄｗｈｃｓｓｅｅｎｔｎａｄｍａｅｔｏｓｂｅｔｌｓｒｄｔａｓｉｅｒｌｏｈｗｉｏｔｚｄｋｒｅｒｍｅｅｓｉｐｏｏｅ，ｉｈｍｐｓｉｈｕｅｒｌｃｉｎｋｓｓｉｌｃｕｔａａｔｔｎａｌｋｎｆｕｏｉｐｏｅｈｉｌｙ
ｃｕｔｒｒｕｈｐｏｕｉｇｍｅｅｓｉｓａｄｐｓｉｉｔｓｓｍｕｔｅｕｌ，ａｏｇｗｉｅｃｕｔｒｃｎｅｓＢｕｅｉｈｙｕｅｕｌｌｓｅｓｈｏｇｒｄｃｎｍｂｒｈｐｎｏｓｂｌｉｉｌｔｉｅｎａｏｓｙｌｎｔｔｌｓｅｅｔｒ．ｈｈｔｗｈｎｔｈｇｌｎｑａｗｏｓｚｄｃｕｔｒｒｉｅ，ＰＣＭａｌｏｇｖｅｄｓｅｅｕｔ．ＴｅｅｏｅａｍｅｃｒｋｒｅａｅｘｄｃｍｅｓｆｚｙｃｕｔｒｎｉｅｌｓｅｓａｅｇｖｎＦｆｉｔｉｅｔｅｉｄｒｓｌｓｈｒｓｈｒｆｒ，ｒｅ－ｅｎｌｂｓｄｍｉｅ — ａｕｚｌｓｅｉｇｎ

模糊神经网络模型的改进与优化

模糊神经网络模型的改进与优化随着人工智能技术的不断发展，神经网络模型作为一种重要的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。

然而，传统的神经网络模型在处理不确定性和模糊性问题时存在一定的局限性。

为了克服这些问题，研究人员提出了一种改进和优化传统神经网络模型的方法——模糊神经网络。

在传统神经网络中，输入和输出之间存在确定性映射关系。

然而，在许多实际应用中，输入和输出之间往往存在着一定程度的不确定性和模糊性。

例如，在图像识别任务中，由于光线、角度、遮挡等因素影响，同一物体在不同条件下可能呈现出不同的特征。

这就需要我们能够处理输入数据中存在的不确定信息。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进传统神经网络模型的方法——引入模糊逻辑推理机制。

通过引入隶属函数、关联度函数等概念，在传统神经网络中融入了对输入数据进行隶属度刻画和推理过程的能力。

这样一来，模糊神经网络模型能够更好地处理输入数据中的不确定性和模糊性，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

在模糊神经网络中，隶属函数是一个关键概念。

它用于描述输入数据在不同隶属度上的分布情况。

通过对输入数据进行隶属度刻画，可以更好地描述输入数据中存在的不确定性和模糊性。

常用的隶属函数包括高斯函数、三角函数、梯形函数等。

通过选择合适的隶属函数形式和参数设置，可以使得模糊神经网络适应不同类型和分布特征的输入数据。

除了隶属函数之外，关联度函数也是一个重要概念。

它用于描述输入数据与输出之间的关联程度。

通过引入关联度函数，可以对输出结果进行推理和判断。

常用的关联度函数包括最大值、最小值、平均值等。

通过选择合适的关联度计算方式，可以使得模糊神经网络在处理输出结果时更加准确和可靠。

在实际应用中，我们常常需要对大量样本进行训练，并根据训练结果进行预测或决策。

然而，在传统神经网络中，样本的数量和复杂度往往对训练和推理的效率产生了一定的影响。

为了优化模糊神经网络模型的训练和推理效率，研究人员提出了一种改进方法——混合优化算法。

模糊聚类算法的原理与应用

模糊聚类算法的原理与应用随着互联网技术迅速发展，数据呈爆炸式增长，如何从这样庞大的数据集中找出有用的信息成为了人们面临的一个重要问题，其中之一就是聚类问题。

聚类是将数据集划分为多个组或簇的过程，使得在同一组内的数据对象彼此相似度较高，不同组内的数据对象彼此相似度较低。

为了解决这个问题，很多聚类算法被提出，其中模糊聚类算法因其在实际中的适用性和效果而备受关注。

模糊聚类算法是一种基于概率和模糊逻辑的聚类技术，它不同于传统的硬聚类算法，如K-means算法，它将数据集划分为多个簇，每个数据点只属于一个簇。

模糊聚类算法相对更加灵活，它可以将数据点归属于多个簇，每个数据点到各个簇中心的距离都有一个权重值，用来表示该数据点属于该簇的程度。

模糊聚类算法的核心是模糊集合理论。

在模糊集合中，每个元素都有一个归属度，即它属于集合的程度。

这里集合指的是一个簇。

当元素属于多个簇时，每个簇的归属度都会受到影响。

通过对数据点与簇中心之间的距离进行数学建模，模糊聚类算法将相近的数据点聚集在一起生成具有模糊性质的聚类模型。

从算法步骤来看，模糊聚类算法的基本流程包括初始化隶属度矩阵、计算质心、更新隶属度矩阵和判断终止条件。

在初始化隶属度矩阵时，将数据点对于每个簇的隶属度赋值为一个随机数，保证初始簇的分布不是唯一的。

计算质心时分别计算每个簇中所有数据点的加权平均值，用来作为下一轮迭代的簇中心。

在更新隶属度矩阵时，更新每个数据点对于每个簇的隶属度，直到每个数据点的隶属度趋于稳定或满足预定的终止条件为止。

模糊聚类算法在实际应用中有着广泛的应用。

例如，在图像分割中，模糊聚类算法可以用来将相似的像素点聚集成一个区域，实现图像的分割。

在金融风险评估中，模糊聚类算法可以用来将客户归为不同的风险等级，方便银行分析客户风险。

在推荐系统中，模糊聚类算法可以将用户聚类为不同的群组，从而提高推荐准确度。

总之，模糊聚类算法是一种灵活而高效的聚类技术，它具有很广泛的应用前景。

基于改进ReliefF算法的特征加权FCM

基于改进ReliefF算法的特征加权FCM张鸿【摘要】To improve the performance of fuzzy C-mean（FCM） clustering analysis algorithm,reduce the misclassification rate of FCM clustering algorithm and increase the stability of FCM clustering algorithm,this paper presents an improved ReliefF weighting FCM（IReliefF-WFCM） clustering algorithm.IReliefF algorithm improves the sample point selection method of traditional ReliefF algorithm to get more stable and effective characteristic weighting value.At last,this paper uses the IReliefF-WFCM algorithm to perform the clustering analysis of the actual data such as data set.The results indicate that the method is feasible and effective,provides a stable method with small misclassification rate for the classification mode identification.%为改善模糊C均值（FCM）聚类分析算法的性能,减少FCM聚类算法的误分率,提高FCM聚类算法的稳定性,提出了一种改进ReliefF加权FCM （IReliefF-WFCM）聚类算法。