遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码
遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码
2023-03-13 14:35:56
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针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。
2022-12-07 17:00:32
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为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量。实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高。
2022-12-01 14:14:51
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1)根据表格中的数据，用Matlab编程进行数据标准化处理；
2)根据标准化处理后的数据，用Matlab编程，建立模糊相似矩阵，并编程求出其传递闭包矩阵；
3)根据模糊等价矩阵，编程绘制动态聚类图；
4)根据原始数据，编程确定最佳分类结果。
2022-10-23 20:32:32
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模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的
2022-10-22 22:36:30
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针对冷轧企业大批量生产模式与多品种、小批量的市场需求之间存在的矛盾, 建立以合同交货期差异度、工艺路线差异度和调整次数最小化为目标, 同时满足批次重量、出(入)口 宽度、出(入)口厚度、抗拉强度等工艺约束的冷轧合同组批模型, 构建了基于改进粒子群的模糊聚类算法并进行求解. 利用国内某冷轧企业实际生产数据对所提出模型和算法进行了验证, 结果表明, 所提出的方法优于FCM算法, 能够满足企业批量计划的需求.
2022-10-08 21:57:26
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根据方差分析理论，提出应用混合F统计量来确定最佳分类数，并应用模糊划分熵来验证最佳分类数的正确性，综合运用上述两个指标可以准确确定最佳聚类数。通过实际算例说明这两个指标的有效性。
2022-08-02 14:14:34
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