检索结果-内蒙古大学图书馆

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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一种基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法

一种基于遗传算法的模糊C-均值聚类算法

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第二十三届中国控制会议

作者：徐文军黄道华东理工大学自动化工程中心

针对模糊c-均值聚类算法FcM(Fuzzy c-Mean Algorithm)对初始值敏感且容易陷入局部最优而遗传算法(GA)收敛速度慢等问题,本文提出了一种基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法·该算法利用了遗传算法全局搜索的特点,可以避免陷入局部最优... 详细信息

针对模糊c-均值聚类算法FcM(Fuzzy c-Mean Algorithm)对初始值敏感且容易陷入局部最优而遗传算法(GA)收敛速度慢等问题,本文提出了一种基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法·该算法利用了遗传算法全局搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.实验表明,该算法比单一使用FcM算法进行聚类的效果更好。

关键词：模糊聚类模糊c-均值算法遗传算法

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基于划分模糊度的聚类有效性函数

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模式识别与人工智能 2004年第4期17卷 412-416页

作者：宫改云高新波伍忠东西安电子科技大学应用数学系西安电子科技大学电子工程学院西安710071

模糊c-均值(FcM)聚类算法是目前最流行的数据集模糊划分方法之一.但是,有关聚类类别数的合理选择和确定,即聚类有效性分析,对FcM算法而言仍是一个开放性问题.为此,本文结合数据集的几何结构信息和FcM算法的模糊划分信息,重新定义了划分... 详细信息

模糊c-均值(FcM)聚类算法是目前最流行的数据集模糊划分方法之一.但是,有关聚类类别数的合理选择和确定,即聚类有效性分析,对FcM算法而言仍是一个开放性问题.为此,本文结合数据集的几何结构信息和FcM算法的模糊划分信息,重新定义了划分矩阵,进而利用划分模糊度提出了一种新的模糊聚类有效性函数.实验结果表明该方法是有效的且具有良好的鲁棒性.

关键词：模糊c-均值算法聚类有效性聚类分析划分模糊度

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基于遗传算法的模糊聚类方法

基于遗传算法的模糊聚类方法

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2004年第六届中国智能机器人学术研讨会

作者：许松荣厦门大学计算机与信息工程学院福建厦门361005

针对模糊c-均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将遗传算法应用于模糊c-均值算法的优化计算中.算法采用实数编码,提高了试验精度.实验证明基于遗传算法的模糊聚类方法能够在一定程度上克服初值的影响,跳出局部极小点,在大样本的聚类方... 详细信息

针对模糊c-均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将遗传算法应用于模糊c-均值算法的优化计算中.算法采用实数编码,提高了试验精度.实验证明基于遗传算法的模糊聚类方法能够在一定程度上克服初值的影响,跳出局部极小点,在大样本的聚类方面有较大的优势.

关键词：模糊聚类模糊c-均值算法遗传算法实数编码局部极小点

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一种快速模糊c-均值聚类算法的研究

一种快速模糊C-均值聚类算法的研究

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中国人工智能学会第10届全国学术年会

作者：邓成玉王颖洁刘文远王宝文石岩方淑芬燕山大学信息工程学院 066004 哈尔滨工业大学管理学院 150000 燕山大学信息工程学院 066004 日本九州东海大学哈尔滨工业大学管理学院 150000

本文讨论的是对模糊c-均值聚类方法的改进，在原有的模糊c-均值算法的基础上，提出一种快速模糊c-均值聚类算法。快速模糊c-均值聚类算法是在模糊c-均值聚类算法之前加入一层硬c-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速... 详细信息

本文讨论的是对模糊c-均值聚类方法的改进，在原有的模糊c-均值算法的基础上，提出一种快速模糊c-均值聚类算法。快速模糊c-均值聚类算法是在模糊c-均值聚类算法之前加入一层硬c-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成，，将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值，从而提高模糊c-均值聚类算法的收敛速度，这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊c-均值聚类算法比模糊c-均值算法迭代调整过程短，收敛速度快，聚类效果好。

关键词：模糊c-均值算法模糊聚类硬聚类

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模糊关联规则挖掘在电力负荷预测中的应用

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计算机工程 2003年第15期29卷 138-140,162页

作者：沈海澜王加阳蒋外文陈再良中南大学信息科学与工程学院长沙410083

提出了一种基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测新方法,采用模糊c-均值算法对连续型属性域上的历史数据进行分类并模糊化,应用文中提出的模糊关联规则挖掘算法挖掘出电力负荷量与其相关环境变量间潜在的有效模糊关联规则。利用这些规则... 详细信息

提出了一种基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测新方法,采用模糊c-均值算法对连续型属性域上的历史数据进行分类并模糊化,应用文中提出的模糊关联规则挖掘算法挖掘出电力负荷量与其相关环境变量间潜在的有效模糊关联规则。利用这些规则进行匹配预测,得到电力负荷量模糊化的预测结果;最后将其反模糊化,得出预测值。给出了实验仿真结果,表明了该方法的有效性。

关键词：电力负荷预测模糊关联规则挖掘模糊c-均值算法

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对手抑制式模糊c-均值算法

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电子学报 2000年第7期28卷 63-66页

作者：魏立梅谢维信西安电子科技大学电子工程学院202室西安710071 深圳大学校长办公室深圳518060

从竞争学习的角度提出模糊c 均值算法中隶属度的新解释 ,并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊c 均值算法 .理论分析和实验表明 :对手抑制式模糊c 均值算法提高了模糊c

关键词：模糊c-均值算法隶属度竞争学习

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数据挖掘的聚类方法

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电路与系统学报 2003年第1期8卷 59-67页

作者：行小帅焦李成西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求,研究分析了聚类的主要算法及其改进方法的特点,并对其改进的各种方法进行了对比,讨论了数据挖掘领域中的聚类质量,最后指出了聚类研究的发展... 详细信息

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求,研究分析了聚类的主要算法及其改进方法的特点,并对其改进的各种方法进行了对比,讨论了数据挖掘领域中的聚类质量,最后指出了聚类研究的发展趋势。

关键词：数据挖掘知识发现聚类方法神经网络模糊c-均值算法数据库

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