云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 模糊C均值聚类

模糊C均值聚类: 作品数：1188被引量：6813H指数：31; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：朱家明王士同姜万录张韧文传军更多>>; 相关机构：华北电力大学江南大学上海交通大学中国科学院更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划更多>>

DMGA-FCM:衍生多种群遗传进化的FCM自适应聚类算法被引量：1: 《小型微型计算机系统》2023年第10期2196-2203,共8页冯志豪曹金鑫黄嘉爽鞠恒荣程纯丁卫平; 国家自然科学基金项目(61976120,62006128,62102199)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20191445)资助;江苏省双创博士计划江苏省高等学校自然科学研究重大项目(21KJA510004)资助;江苏省高等学校自然科学研究面上项目(21KJB520018,20KJB520009)资助;教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJCZH013)资助;南通市科技局基础科学研究项目(JC2020141,JC2021122)资助.; 模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering,FCM)算法是分析医学数据的重要方法之一,FCM的聚类效果容易受初始聚类中心的影响;诸多研究人员往往采用多种群遗传算法(Multiple Population Genetic Algorithm,MPGA)解决上述问题,但MPGA的全...; 关键词：模糊C均值聚类多种群遗传算法衍生算子模糊控制聚类中心

一种具有缺失数据的无监督ReliefF特征选择算法被引量：4: 《小型微型计算机系统》2023年第7期1441-1448,共8页薛露宇宋燕; 国家自然科学基金项目(62073223)资助;中央军委装备发展部航天飞行动力学技术国防科技重点实验室项目(6142210200304)资助。; 目前,大多数特征选择算法是针对完整数据集的.而面对缺失及无标签数据集时,多数特征选择算法是无效的.为了解决缺失及无标签数据集的特征选择问题,本文提出了一种基于加权FCM,融合互信息同时交替更新特征权重的ReliefF算法(WFCM-IRelief...; 关键词：特征选择矩阵分解模糊C均值聚类无监督学习

一种基于多重信息的不完全数据的模糊C均值聚类算法被引量：10: 《小型微型计算机系统》2021年第12期2545-2552,共8页朱峥瑜宋燕; 国家自然科学基金项目(62073223)资助;上海市自然科学基金项目(18ZR1427100)资助。; 在当今信息爆炸的大数据时代,不完全数据是数据聚类分析中一个普遍存在的问题.然而,传统模糊C均值(fuzzy c means,FCM)算法的很多缺点,如易陷入局部最优,缺乏对特征信息的充分考虑等,当出现信息缺失尤其是面对稀疏数据时,都将严重影响...; 关键词：不完全数据簇间距离动态特征权重模糊C均值聚类粒子群优化算法

一种改进萤火虫算法的模糊聚类方法被引量：10: 《小型微型计算机系统》2021年第6期1165-1170,共6页孟学尧郭倩倩郭海儒; 国家自然科学基金项目(61872126,61772159)资助.; 模糊C均值聚类容易受噪声数据影响,进而影响聚类准确率.鉴于此,提出了一种改进萤火虫算法的模糊聚类方法.该方法首先在萤火虫算法中引入Chebyshev映射初始化种群的分布;然后提出一种自适应步长方法来平衡探索与开发能力;最后在局部搜索...; 关键词：模糊C均值聚类萤火虫算法局部最优聚类精度鲁棒性

改进的无线传感器网络三边质心定位算法被引量：25: 《小型微型计算机系统》2020年第6期1216-1223,共8页李海啸于东胡毅于皓宇; 工信部2017年度“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项项目(2017ZX04018001-003)资助.; 节点定位是无线传感器网络的关键技术之一,它可以使观察者迅速找到数据源的坐标位置.基于接收信号强度指示(RSSI)的三边质心定位技术由于算法简单、成本低、无需太多锚节点而被广泛使用.但传统的三边质心定位技术容易受到周围环境、障...; 关键词：无线传感器网络(WSN) 三边质心定位接收信号强度指示(RSSI) 模糊C均值聚类参考点加权质心定位

自适应特征选取的鲁棒模糊聚类分割算法被引量：5: 《小型微型计算机系统》2018年第8期1842-1848,共7页吴成茂白鹭; 国家自然科学基金项目(61671377)资助;陕西省自然科学基金项目(2014JM8331;2014JQ5183;2014JM8307)资助;陕西省教育厅科学研究计划项目(2015JK1654)资助; 面对模糊C-均值聚类仅适合单峰特征数据集且噪声敏感问题,将马尔科夫随机场与特征选取高斯混合模型结合,提出一种基于马尔可夫随机场特征选取模糊聚类算法.在特征选取高斯混合模型聚类目标函数基础上,利用聚类像素所对应邻域内所有像素...; 关键词：模糊C均值聚类高斯混合模型特征选取空间邻域信息

最优正则化参数的核FCM聚类算法被引量：5: 《小型微型计算机系统》2018年第7期1537-1541,共5页陈书文覃华苏一丹; 国家自然科学基金项目(61363027)资助; 模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-mean,FCM)因随机选取初始聚类中心,造成算法求解过程不稳定(即存在不适定性问题).针对此问题,提出一种最优正则化参数的核FCM算法,首先在核FCM的目标函数中引入正则化项和正则化参数;然后推导出用L曲线法寻...; 关键词：模糊C均值聚类不适定性问题正则化参数 L曲线

基于Gabor变换和分形特征的铁谱图像聚类分割: 《小型微型计算机系统》2014年第6期1392-1395,共4页郭恒光瞿军; 针对铁谱图像的分割问题,为了充分利用其分形特征,提出结合Gabor变换和分形特征的铁谱图像聚类分割算法.设计一组Gabor滤波器,对铁谱图像进行滤波,得到多个尺度、多个方向的滤波后的图像,计算每幅图像的分形特征,并结合图像的灰度特征,...; 关键词：铁谱图像分割 GABOR变换分形特征模糊C均值聚类

模糊聚类再回归方法在机场噪声时间序列预测中的应用被引量：1: 《小型微型计算机系统》2014年第6期1401-1406,共6页王丽娜王建东夏利; 国家自然科学基金项目(61139002;61203273;61202137)资助; 针对机场噪声的预测问题提出两种先模糊聚类再支持向量回归的时间序列预测方法.一种是模糊C均值聚类再回归,通过聚类将同簇样本限定在一定区域内,然后对同簇样本进行回归预测.另一种是基于阴影集的粗糙模糊C均值聚类再回归,通过聚类将...; 关键词：模糊C均值聚类基于阴影集的粗糙模糊聚类支持向量机机场噪声时间序列

利用模糊熵约束的模糊C均值聚类算法被引量：11: 《小型微型计算机系统》2014年第2期379-383,共5页廖松有张继福刘爱琴; 山西省自然科学基金项目(2010011021-2)资助; 针对传统的模糊C均值聚类算法求解隶属度公式仅仅考虑距离因素和算法对噪声数据敏感的问题,通过引入模糊熵约束,给出一种模糊C均值聚类算法.该算法引入模糊熵作为模糊C均值聚类算法的约束条件,重新给出了模糊C均值聚类算法的隶属度和聚...; 关键词：模糊C均值聚类模糊熵聚类中心隶属度调节因子

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