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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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3 篇 重庆大学
3 篇 哈尔滨工业大学
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作者

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平原农区水耕人为土土系预测制图和区域土壤肥力评价

平原农区水耕人为土土系预测制图和区域土壤肥力评价

引用

作者：白浩然南京农业大学

学位级别：硕士

目前,基层分类单元土族、土系的研究是我国的土壤系统分类研究的重点。土系调查制图一直都是土系研究的重点。其中,土系预测制图作为一种根据已知土壤剖面点来预测区域土壤类型的方法也逐渐受到人们的重视。但是,由于平原农区这类景观... 详细信息

目前,基层分类单元土族、土系的研究是我国的土壤系统分类研究的重点。土系调查制图一直都是土系研究的重点。其中,土系预测制图作为一种根据已知土壤剖面点来预测区域土壤类型的方法也逐渐受到人们的重视。但是,由于平原农区这类景观缓变区地势开阔平坦,地表起伏不明显,坡度较为平缓;自然植被相对单一,景观变化较小;加之人为活动剧烈导致土地利用类型多样且易变。因此,在对国计民生影响特别重大的以水耕人为土为主要代表的景观缓变地区,土系调查制图的研究相对较少。现今,土壤肥力评价多局限于土壤表层,虽然农业土壤养分绝大多数集中在土壤表层,但是在评价土壤肥力时仅仅考虑土壤表层是远远不够的,特别在水耕人为土中,水耕氧化还原层中的潴育化过程,黏化过程和同样具有淋溶现象的潜育化过程都说明了水耕人为土剖面上具有活跃且丰富的物质交流现象,也说明了土壤剖面肥力评价的必要性与重要性。土系与生产应用结合性强,是中国土壤系统分类最基层的土壤分类单元。因此基于土系制图技术,以土系作为区域土壤肥力评价的评价单元,进而完成区域土壤肥力评价对了解土壤肥力特征具有重要的研究意义。本文的研究目的包括:寻找一种更加方便快捷的适用于景观缓变区的土系制图方法,完成水耕人为土的土系预测制图。其研究结果可以为区域精准农业管理、生态环境建模、土壤模拟等诸多领域提供更加细致的土壤基础资料;合理划分特征土层,计算土壤单体土壤肥力指数,并结合土系预测图制作区域土壤肥力评价图。预期研究成果对于完善基于中国土壤系统分类的土壤单体肥力评价理论与方法有重要意义。最后,分析不同土系类型与土系肥力之间的关系,以期能够反映水耕人为土土壤肥力的影响因素。这为制定防止土壤肥力退化措施和土壤肥力改良方法提供了重要的理论依据和科学指导。本研究在中国土壤系统分类理论的基础上,根据中国土壤系统分类体系与各大成土因素对水耕人为土土壤类型空间变异的影响,遴选出8种水耕人为土土系类型诊断依据。结合模糊c-均值算法(Fuzzy c-means,FcM)对28个土壤剖面样点数据进行模糊聚类分析,将其输出结果利用两种地统计学插值方法进行插值,并去模糊化得到土系预测图。利用指数法土壤肥力评价模型,选取评价指标,确定指标权重,最后计算出土壤单体肥力指数PFQI,并结合土系预测图制作区域土壤肥力评价图。进一步分析不同土系类型与土系肥力之间的关系。对研究结果进行总结和概括,得到主要结论如下:(1)为了使最终土壤类型预测结果在土系层级甚至土族、亚类和土类的层级上都能与土壤系统分类判别的土壤类型完全匹配。本文结合中国土壤系统分类体系、水耕人为土本身的土体特征和建立土系应当与农业生产应用具有较强结合性的特点,筛选了 8种土系类型诊断依据,均是在土系的检索与建立的过程中用到的土壤诊断层、诊断特性和土壤剖面性状等,在验证点参与和不参与土壤模糊连续聚类两种聚类情况下得到的聚类中心都能与手动检索建立的土系类型建立良好的对应关系。所以,选择土壤诊断层、诊断特性等作为土壤类型诊断依据,在景观缓变区基层土壤分类单元中进行土壤数值化分类及并完成土壤预测制图是可行且适用的。(2)比较两种地统计插值方法在土系预测制图中的应用结果,相比之下,使用IDW获得的结果更加准确、合理。进一步经过混淆矩阵验证分析,Kappa系数为0.61,总分类精度达到0.65,满足土壤制图精度的基本要求,说明FcM和IDW相结合能很好的实现平原农区水耕人为土土系的预测与制图,在合理的选择土壤类型诊断依据的前提下,可以广泛的应用于平原农区景观缓变区的土系类型的空间预测与制图。(3)将土壤单体肥力指数PFQI与水稻产量做相关分析,根据相关分析得到:PFQI与水稻产量在0.01水平(双侧)上显著相关,相关度为0.71;耕作层肥力指数与水稻产量在0.05水平(双侧)上显著相关,相关度为0.33。说明本文以土壤诊断层与诊断特性作为土壤层次划分的依据,利用主成分分析法确定评价指标与各个土层的权重,计算PFQI的评价体系具有较好的科学性与应用性,且在水耕人为土中PFQI比耕作层肥力指数与水稻产量的相关性更高。(4)分析不同土系类型与土壤单体肥力之间的关系,得到土壤肥力主要是由土壤质地、有机质及磷钾含量等土壤养分所决定,与土层厚度和土层结构也有很大的关系。其中潜育层次的存在对土壤单体肥力会产生负面影响,降低土壤单体肥力;具有铁聚特征层的土系普遍土壤单体肥力较高。

关键词：水耕人为土模糊c-均值算法土系预测制图土壤单体肥力评价

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基于微粒群优化算法的聚类分析及应用

基于微粒群优化算法的聚类分析及应用

引用

作者：吴变样中北大学

学位级别：硕士

聚类分析作为数据挖掘和模式识别的主要方法之一，越来越引起人们的关注。在众多的聚类方法中，c-均值算法是目前最实用也最受欢迎的算法之一。它不仅有着深厚的数学基础，而且在很多领域获得了成功的应用。但c-均值聚类算法的致命缺陷... 详细信息

聚类分析作为数据挖掘和模式识别的主要方法之一，越来越引起人们的关注。在众多的聚类方法中，c-均值算法是目前最实用也最受欢迎的算法之一。它不仅有着深厚的数学基础，而且在很多领域获得了成功的应用。但c-均值聚类算法的致命缺陷是对初始值比较敏感，往往只能得到模型的局部极值点，造成聚类结果的随机性，影响聚类的效果。微粒群优化算法（particle swarm optimization, PSO）是一种应用广泛的全局优化算法，它的主要特点是结构简单、易于实现、通用性强、具有记忆功能。因此，把微粒群优化算法同c-均值算法相结合，既能发挥微粒群优化算法的全局寻优能力，又可以兼顾c-均值算法的局部寻优能力，从而更好的解决聚类问题。本文主要对微粒群优化算法在聚类分析中的应用进行了研究。首先采用模糊球壳聚类算法FcSS(fuzzy c spherical shells)分别对非同心球壳状数据集和同心圆数据集进行了聚类实验。结果发现FcSS算法对非同心球壳状数据集分类的效果还是比较好的，而对于同心球壳状数据集的聚类基本无效。因此提出使用标准微粒群优化算法与FcSS相结合的球壳聚类方法（PSO-FcSS）来解决同心球壳聚类问题。通过实验发现：在对同心圆数据集的聚类问题上，PSO-FcSS算法与GA-FcSS算法(基于遗传算法的模糊球壳聚类算法)相比，有相对较快的收敛速度，但是全局收敛性较差，表现为随着数据点数和聚类类别数的增加，PSO-FcSS算法的聚类效果明显不尽人意；而GA-FcSS算法具有较好的全局收敛能力，但其缺陷是收敛速度慢。综合上述因素，将GA（遗传算法）、PSO算法以及FcSS相结合，提出混合球壳聚类算法PSO-GA-FcSS，用遗传算法的交叉因子和变异因子来优化微粒位置，增加其收敛到全局最优解的能力，用于解决球壳状数据的聚类问题。此外，本文还将基于微粒群优化算法的c-均值聚类算法应用于电信企业的客户细分中。在细分过程中，先采用微粒群优化算法产生初始解群后再进行迭代更新，在算法后期对新产生的个体用c-均值算法进行优化，提高算法的收敛速度。这样，算法基本不存在随机寻优的退化现象，后期收敛比较平稳，很少有波动现象，可以很好的解决客户分类问题,对企业决策和运营有很大的指导意义。

关键词：聚类模糊c-均值算法模糊球壳聚类算法微粒群优化客户细分

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基因表达缺失数据填充算法研究

基因表达缺失数据填充算法研究

引用

作者：杨涛湖南大学

学位级别：硕士

DNA微阵列技术使人们可以同时观测成千上万个基因的表达水平，对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。但是，在基因表达数据产生过程中存在一些因素导致获得的数据中包含有大量的缺失值，为后续的数据分析工作带来了极大的困难，... 详细信息

DNA微阵列技术使人们可以同时观测成千上万个基因的表达水平，对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。但是，在基因表达数据产生过程中存在一些因素导致获得的数据中包含有大量的缺失值，为后续的数据分析工作带来了极大的困难，甚至使分析结果出现严重错误。因此，基因表达缺失数据的填充是生物数据挖掘过程中的重要预处理步骤，也是研究重点之一。基于K个最近邻居的填充算法是基因表达数据中经典的缺失值填充算法。但算法没有考虑基因表达数据间的相关性，本文提出一种基于马氏距离的缺失值填充算法。该算法使用考虑了数据间相关性的马氏距离选择邻居基因，并利用Shannon信息熵确定更为合理的邻居基因权重系数，有效地提高了对缺失数据的填充准确度。模糊c-均值算法是聚类分析中广泛使用的聚类方法，在基因表达数据分析中也有较多的应用。本文利用模糊c-均值算法能很好地处理数据间的重叠性和相关性的特点，将它应用到基因表达数据的缺失问题处理中，提出了基于模糊c-均值的填充算法。算法针对不同的数据集，给出了动态确定聚类参数的方法，然后对经过初始填充的非完整基因表达数据进行聚类分析，利用聚类结果对缺失数据进行估计和填充。该算法自适应地确定聚类参数，增强了聚类的有效性，从而提高了填充结果的正确率。模糊c-均值算法受初始条件影响较大，在迭代过程中容易陷入局部极小。因此，论文在上述算法的基础上，利用迭代局部搜索策略来解决局部最优问题，并且使用新的聚类有效性指标优化聚类结果，较大程度上改善了聚类结果，提高了缺失值估计的准确度。实验结果表明填充准确度较原算法有较大的提高。

关键词：基因表达数据缺失值马氏距离模糊c-均值算法迭代局部搜索

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基于数据挖掘技术的电力负荷预测研究

基于数据挖掘技术的电力负荷预测研究

引用

作者：沈海澜中南大学

学位级别：硕士

本文在概要介绍电力负荷预测研究现状之后，首先对电力负荷预测系统架构模式展开讨论，并在其基础上重点展开了基于数据挖掘技术的电力负荷预测研究。主要工作由两大部分组成：第一部分包括第二章，主要展开了电力负荷预测系统架构... 详细信息

本文在概要介绍电力负荷预测研究现状之后，首先对电力负荷预测系统架构模式展开讨论，并在其基础上重点展开了基于数据挖掘技术的电力负荷预测研究。主要工作由两大部分组成：第一部分包括第二章，主要展开了电力负荷预测系统架构模式的研究。我们通过对常见的电力负荷预测系统架构模式进行分析，从智能决策支持的角度，提出了一个新型通用的电力负荷预测系统架构模式——基于数据挖掘技术的电力负荷预测系统架构模式。第二部分包括第三章至第五章，重点是在第一部分所建立的通用框架的基础上，从数据挖掘的角度展开电力负荷预测研究。第三章，我们从负荷预测中的知识支持需求出发，重点针对电力负荷预测建模关键属性选择问题展开讨论，提出了基于信息熵的负荷预测最佳属性集发现方法。第四章，我们对神经网络应用于电力负荷预测的优势及目前存在的不足展开讨论，提出了基于模糊遗传神经网络的电力负荷预测方法。第五章，我们针对基于规则推理的专家系统负荷预测方法存在的瓶颈问题展开讨论，基于关联规则挖掘技术实现知识获取，提出了基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测方法。论文最后在第六章对全文所开展的研究工作进行总结，并指明了未来的研究方向。

关键词：电力负荷预测数据挖掘粗集理论信息嫡神经网络遗传算法模糊逻辑模糊c-均值算法模糊关联规则挖掘

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中文文本聚类关键技术研究

中文文本聚类关键技术研究

引用

作者：邵明来广西大学

学位级别：硕士

随着互联网的迅速发展,文本信息呈爆炸式增长。如何从这些海量的文本信息中获得隐含的有价值的信息成为当今重要的研究课题之一。文本聚类技术作为文本信息挖掘的重要手段,受到了国内外学者的高度关注。本文首先介绍了文本聚类分析关键... 详细信息

随着互联网的迅速发展,文本信息呈爆炸式增长。如何从这些海量的文本信息中获得隐含的有价值的信息成为当今重要的研究课题之一。文本聚类技术作为文本信息挖掘的重要手段,受到了国内外学者的高度关注。本文首先介绍了文本聚类分析关键技术的国内外研究现状,紧接着介绍了文本聚类分析中的中文文本预处理、文本特征提取、文本建模、文本相似度计算、聚类算法等关键技术。其中,文本相似度计算是文本检索中最核心的问题,而聚类算法的好坏直接影响着文本最终的聚类效果。鉴于此,本文重点研究了文本聚类中文本相似度计算方法和聚类算法两个关键技术。通过研究潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)主题模型及词共现的相关理论,将基于词共现的主题特征词之间的文本语义相似性度量方法融入到LDA主题模型中,提出了一种基于LDA主题模型和词共现的文本相似度计算方法。实验结果表明,该相似性度量方法在文本聚类的查准率、查全率等方面均有所提升。经典的Lumer-Faieta (LF)蚁群算法存在着缺乏严密的数学依据,以及在聚类过程中根据先验知识随意设定蚂蚁放下或者拾起目标对象概率等缺陷。为了解决这些缺陷,提出了一种集粒度计算、蚁群算法和模糊思想的模糊聚类算法GAFcM。该算法引入了模糊粒度计算的思想,通过相似度隶属函数决定蚂蚁对该对象是拾起或放下；针对模糊c均值算法(Fuzzyc-Means, FcM)聚类结果受初始聚簇中心的影响及对离群点较敏感等缺点,用改进的蚁群算法对文本先进行初始聚类,再以其聚类中心作为FcM算法的初始聚类中心,进行FcM聚类。该方法在一定程度上克服了FcM算法对离群点比较敏感及其聚类结果易受初始聚类中心影响等缺点。仿真实验研究表明,该算法具有较好的综合性能和较好的聚类效果。

关键词：模糊聚类潜在狄利克雷分配词共现相似度计算粒度计算蚁群算法模糊c-均值算法

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基于FcM图像融合技术的研究

基于FCM图像融合技术的研究

引用

作者：陈晓霞湖北工业大学

学位级别：硕士

随着航天事业和军事国防事业发展，遥感图像的获取越来越便利。但是遥感图像存在数量多、有用信息少、图像分辨率低的特点，图像融合技术在遥感信息领域得到极速发展。目前，图像融合领域的研究很多，但大多都是在特定领域应用，根据融... 详细信息

随着航天事业和军事国防事业发展，遥感图像的获取越来越便利。但是遥感图像存在数量多、有用信息少、图像分辨率低的特点，图像融合技术在遥感信息领域得到极速发展。目前，图像融合领域的研究很多，但大多都是在特定领域应用，根据融合目的来决定图像融合方法，这也就造成融合方法的多样性，没有一个统一的数学模型。本文结合模式识别与数据融合的特点，旨在寻找一种对图像融合的一般模型。本文研究的是最底层的图像融合技术——像素级图像融合。在空间域中首先引入模糊c-均值聚类（FcM）算法对图像像素灰度信息进行聚类，获得每个像素灰度值各自针对背景区域、不确定区域以及目标区域的概率，即每个像素灰度值相对于这三类的隶属矩阵;其次根据隶属矩阵实质上的意义将隶属矩阵元素转化为各像素灰度值对D-S证据理论不相容命题成立的支持度;最后利用D-S证据理论对不同图像隶属矩阵元素作为证据理论中各命题成立的概率进行融合，所得结果为新图像的隶属矩阵，从而得出新的融合图像。在FcM聚类过程中，由于FcM对初始值敏感，鲁棒性较差，要获取较好的聚类效果，必须多次更换初始值。为了解决这一问题，本文提出基于禁忌粒子群混合算法优化FcM，在提高算法稳定性及收敛速度上有很好的改善，将该改进算法应用于图像融合中，不仅能有效实现对灰度值的分类，而且对后期融合过程中表现为更精确、更丰富的信息。对多幅图象利用改进的FcM有效聚类后进行融合所得的图像在信息熵、平均梯度、信噪比等特性上有明显的优势。论文相关内容如下：论文主要介绍了图像融合相关概念以及当前像素级图像融合方法研究发展情况。详细介绍了本文研究过程中应用的相关算法如模糊c-均值聚类、粒子群、禁忌搜索、D-S证据融合等。在Vc＋＋环境下实现对两幅不同传感器获得的同一对象的图像基于FcM图像融合和基于改进的FcM图像融合，并对两种算法所得融合图像作相关的图像评价分析。

关键词：图像融合模糊c-均值算法禁忌粒子群算法 D-S证据

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模糊聚类算法及其聚类有效性的研究

模糊聚类算法及其聚类有效性的研究

引用

作者：邱学芹青岛理工大学

学位级别：硕士

伴随着数据挖掘的发展,对聚类的研究越来越深入。目前存在很多种聚类方法,其中模糊c-均值聚类算法应用最广泛,基于该算法提出了很多改进的算法以达到更好的聚类效果。对于聚类后的效果,需要聚类有效性指标进行评价。针对模糊c-均值聚类... 详细信息

伴随着数据挖掘的发展,对聚类的研究越来越深入。目前存在很多种聚类方法,其中模糊c-均值聚类算法应用最广泛,基于该算法提出了很多改进的算法以达到更好的聚类效果。对于聚类后的效果,需要聚类有效性指标进行评价。针对模糊c-均值聚类算法和聚类有效性指标的研究现状,本文在以下方面进行了改进: (1)针对模糊c-均值聚类算法提出了属性加权的思想。由于数据集中不同的属性对聚类的影响是不同的,因此有必要对属性赋予不同的权重。基于属性加权的思想,本文得到了新的模糊c-均值算法的目标函数、聚类中心和隶属度函数的迭代公式,并通过实验对改进后的聚类进行验证。 (2)提出两种新的聚类有效性指标。由于聚类问题的多样性,没有统一的聚类有效性指标衡量所有的聚类结果,只能从不同的聚类有效性指标分别进行改进。本文提出了两种聚类有效性指标,第一种:基于***指标,通过改进该指标中的模糊类间分离度和类内紧密度,形成新的聚类有效性指标;第二种:结合Vxie指标、Vbsaid指标和Vkwon指标,并引入新的惩罚因子得到新的有效性指标。对于这两种新指标均通过仿真实验得到验证,其稳定性、判决性及鲁棒性良好。

关键词：聚类算法模糊c-均值算法聚类有效性

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基于多分类系统的青海省草毡土分类归属及参比研究

基于多分类系统的青海省草毡土分类归属及参比研究

引用

作者：董晋鹏青海师范大学

学位级别：硕士

土壤分类是土壤科学研究的基础和核心。草毡土广泛分布于我国的青藏高原,植被类型主要为高寒草甸,青海省草地空间分布范围广,面积大,草毡土土类主要分布在三江源和祁连山区,对于草地资源的合理利用以及生态环境的保护有着至关重要的作... 详细信息

土壤分类是土壤科学研究的基础和核心。草毡土广泛分布于我国的青藏高原,植被类型主要为高寒草甸,青海省草地空间分布范围广,面积大,草毡土土类主要分布在三江源和祁连山区,对于草地资源的合理利用以及生态环境的保护有着至关重要的作用。本文选取了青海省草毡土土类分布区作为研究区,区域内的31个草毡土剖面作为研究对象,分析其成土环境、剖面形态及理化性质,选择中国传统的地理发生分类(GScc)、中国土壤系统分类(cST)以及国际上普遍使用的美国土壤系统分类(ST)、联合国世界土壤图例单元(FAO/UNEScO)以及世界土壤资源参比基础(WRB)5个分类系统,识别诊断层和诊断特性,根据不同分类系统的分类原则和标准,逐级检索,确定草毡土在各个分类系统中的分类归属,分别建立发生分类和系统分类,以及系统分类之间的参比。用模糊c-均值算法模型进行数值化分类,并与系统分类比较,分析系统分类的合理性。得出以下结论:(1)根据土壤剖面的发生特征及相关实验数据等,确定青海省草毡土在各土壤分类系统中的具体归属。依据第二次全国土壤普查土壤发生分类标准将所有剖面按发生分类划分为草毡土、薄草毡土、棕草毡土和湿草毡土4个亚类。依据cST共诊断出淡薄表层、草毡表层、有机表层、暗沃表层、钙积层、雏形层、永冻层7个诊断层和潜育特征、冻融特征、石灰性、氧化还原特征、红色砂岩岩性、石质接触面、土壤温度状况和土壤水分状况8个诊断特性,共划分出有机土、潜育土、雏形土、新成土4个土纲,以及5个亚纲,10个土类和14个亚类。依据ST共诊断出松软表层、有机表层、淡色表层、粘化淀积层、雏形层、钙积层、永冻层7个诊断层和可辨认的次生碳酸盐、石灰性、石质接触界面、土壤水分状况、土壤温度状况5个诊断特性,划分出冻土、始成土、新成土3个土纲,以及6个亚纲,6个土类和10个亚类。依据FAO/UNEScO共诊断出有机H层、松软A层、淡色A层、淀积粘化B层、雏形B层、钙积层6个诊断层和石灰性、潜育和滞水特性、永冻层3个诊断特性,划分出雏形土、钙积土、潜育土、有机土、疏松岩性土5个一级单元和7个二级单元。依据WRB共诊断出粘化层、钙积层、雏形层、寒冻层、有机层、松软层、淡色层7个诊断层和潜育特性、永冻层、次生碳酸盐、滞水特性、石灰性土壤物质5个诊断特性,划分出雏形土、钙积土、潜育土、有机土、寒冻土、疏松岩性土6个一级单元和19个二级单元。(2)根据草毡土在各个分类系统中的归属及参比可知,土壤系统分类用定量化的手段进行土壤分类,分类更加明确客观。各个分类系统的分类准则相似,在cST、ST、WRB中土纲这一级别参比较好,亚纲及以下层级难以对应。cST与ST的命名方式最接近,WRB将土壤质地、土地利用方式等部分属性放入补充修饰符作为限定条件,而在cST中将质地、石灰性、酸碱度、土壤温度状况等作为判定条件归到土族这一级别。FAO为数字土壤制图服务,分类级别相对简单。建议cST增加寒冻雏形土的土类检索条件或级别,以满足部分剖面同时具备草毡表层和永冻层的情况;新增“草毡寒冻正常新成土”亚类,以解决草毡表层以下就是母质层的问题;建议国际分类系统增设草毡土对应土壤类别。(4)用模糊c-均值算法模型将31个草毡土剖面划分出8个中心亚类,分类因子和分类数量的确定是数值化分类的关键。分类结果与cST存在较大差异,建议增加或改进cST诊断层和诊断特性,增加限定条件以区分土壤类型,使类型间的差异性更显著,类型划分更合理。

关键词：土壤系统分类土壤发生分类参比青海草毡土模糊c-均值算法

来源：评论

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FcM聚类及其增量算法的研究

FCM聚类及其增量算法的研究

引用

作者：吴佳长沙理工大学

学位级别：硕士

作为数据挖掘技术的一个重要分支,聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的挖掘方法。它主要研究数据之间的物理或逻辑关系,通过一组特定的规则把数据集划分成为若干个由性质相似的数据点组成的类。模糊c-均值聚类算法是一种比较常用的聚类... 详细信息

作为数据挖掘技术的一个重要分支,聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的挖掘方法。它主要研究数据之间的物理或逻辑关系,通过一组特定的规则把数据集划分成为若干个由性质相似的数据点组成的类。模糊c-均值聚类算法是一种比较常用的聚类分析算法。它通过不断重复地修改聚类中心以及隶属度矩阵,从而实现对样本进行自动分类的目的。由于初始聚类中心对FcM聚类算法的影响较大,目前存在大量的改进算法。本文探讨了模糊c-均值聚类的改进及其增量聚类算法。所做的主要工作如下: 1.分析了FcM聚类算法的优缺点,并针对缺点进行改进,在目标函数中引入拉普拉斯系数,把对象间的结构信息转换为权重,从而提高算法的质量以及效率。将改进后的算法与增量聚类算法结合,该算法避免了大量的重复计算,并且不受孤立点的影响。 2.分析了现有的半监督模糊c-均值聚类算法,提出了一种基于改进的半监督模糊c-均值聚类方法。该算法把基于蚁群算法的模糊c-均值算法与半监督模糊c-均值聚类算法相结合,通过改变目标函数来提高算法的性能。当已标记样本占总样本数的比例越大时,算法性能越高。 3.对改进后的算法选取部分数据集使用MATLAB进行仿真实验,与其它算法的聚类结果进行比较,并分析实验结果。

关键词：数据挖掘聚类模糊c-均值算法半监督算法增量聚类算法蚁群算法

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基于核函数参数优化的FcM聚类算法的研究

基于核函数参数优化的FCM聚类算法的研究

引用

作者：李道华哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

聚类分析是用数学的方法研究分类问题的一门学科，近20年来得到了迅猛的发展，并在模式识别、计算机视觉、决策分析以及预测等领域中获得了广泛的应用。模糊聚类由于能够描述样本类属的中介性，能够客观地反映现实世界，已逐渐成为聚类... 详细信息

聚类分析是用数学的方法研究分类问题的一门学科，近20年来得到了迅猛的发展，并在模式识别、计算机视觉、决策分析以及预测等领域中获得了广泛的应用。模糊聚类由于能够描述样本类属的中介性，能够客观地反映现实世界，已逐渐成为聚类分析的主流。在众多的模糊聚类算法中，模糊c-均值算法(FcM)可以说是应用最为广泛、最为灵敏的一种算法。但它没有对样本特征进行优化，其有效性很大程度上取决于数据点的分布情况，对初始化特别敏感，很容易陷入局部极小值或者鞍点，而得不到全局最优解。并且当使用这一聚类算法时，必须事先指定数据集的聚类数，然而聚类数c一般是很难预先知道的。当样本边界为线性不可分或者样本中有离群点时，聚类效果较差，无法达到高精度的聚类要求。而核函数的引入增加了对样本特征的优化，通过将样本点从输入空间映射到高维特征空间，将非线性学习问题转化为线性学习问题，从而实现了更为准确的聚类。\n 本文将核方法的思想推广到模糊c-均值聚类算法，提出了两种核聚类算法，包括特征空间中的模糊核聚类算法KFcM和输入空间中的模糊核聚类算法KFcM。在人工和Benchmark数据集上的结果显示，所提出的核聚类算法是鲁棒的，适合对不完整或缺失数据、包含噪声和离群数据的聚类。\n 对于样本集中含有离群点的数据，提出了一种新的特征加权模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点。通过Mercer核把离群点映射到特征空间，并为特征空间的每个向量分配一个动态权值，在经典的FcM模糊聚类算法的基础上得到了一个特征空间内的全新聚类目标函数，通过目标函数的优化，最终得到了各个数据的权值，根据权值的大小标识出样本集中的离群点，并且，也从理论上证明了特征加权模糊核聚类算法的收敛性。

关键词：聚类分析模糊c-均值算法核函数参数优化

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