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动态加权模糊核聚类算法 被引量：5
1
作者 李颖 李传龙 +1 位作者 马龙 于水明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第24期5584-5587,共4页
为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数... 为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据。仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性。 展开更多
关键词 模糊聚类 非团状数据 加权模糊核聚类 核函数 非线性划分
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构建基于模糊聚类算法的网络情绪动态分析系统
2
作者 薛淼 段立娟 《现代信息科技》 2025年第5期95-98,104,共5页
网络情绪动态分析研究可以通过分析网络文本中的情绪语义表达来实现。构建基于模糊聚类算法的网络情绪动态分析系统,需要以情绪语义模板为基础,利用爬虫软件获取个体或群体在社交网络上的文本数据。在对情绪状态进行数值化处理的基础上... 网络情绪动态分析研究可以通过分析网络文本中的情绪语义表达来实现。构建基于模糊聚类算法的网络情绪动态分析系统,需要以情绪语义模板为基础,利用爬虫软件获取个体或群体在社交网络上的文本数据。在对情绪状态进行数值化处理的基础上,利用模糊聚类(FCM)算法进行情绪状态的聚类分析,并根据聚类结果识别网民的情绪状态及其变化趋势。该系统由情绪语义模板生成模块、数据采集模块、数据预处理模块和模糊聚类分析模块组成,可为社会管理和危机干预提供决策支持。 展开更多
关键词 模糊聚类算法 标准分 网络情绪 动态分析
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基于动态加权模糊核聚类算法的医学图像分割新方法 被引量：1
3
作者 刘金清 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期47-51,共5页
采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得... 采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得更清晰的分割图像. 展开更多
关键词 模糊核聚类算法 动态加权 聚类 CT图像分割
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基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法 被引量：12
4
作者 黄卫春 刘建林 熊李艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第1期169-175,共7页
经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出... 经典的模糊C-均值聚类算法存在对噪声数据较为敏感、未考虑样本属性特征间的不平衡性及对高维数据聚类不理想等问题,而可能性聚类算法虽然解决了噪声敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个样本对聚类的贡献程度一样。针对以上问题,提出了一种基于样本-特征加权的可能性模糊核聚类算法,将可能性聚类应用到模糊聚类中以提高其对噪声或例外点的抗干扰能力;同时,根据不同类的具体特性动态计算样本各个属性特征对不同类别的重要性权值及各个样本对聚类的重要性权值,并优化选取核参数,不断修正核函数把原始空间中非线性可分的数据集映射到高维空间中的可分数据集。实验结果表明,基于样本-特征加权模糊聚类算法能够减少噪声数据和例外点的影响,比传统的聚类算法具有更好的聚类准确率。 展开更多
关键词 样本加权 特征加权 模糊C均值 可能性模糊聚类 核函数
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一种加权的空间模糊动态聚类算法 被引量：4
5
作者 王国伟 闫丽 陈桂芬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第17期146-149,共4页
一般空间模糊聚类算法没有区分各属性之间的不平衡性和讨论分类数何时为最佳,针对这一问题,提出了一种加权空间模糊动态聚类算法。该算法首先利用层次分析法得到各属性的权值;然后将权值与空间模糊动态聚类法相结合;最后利用概率统计中... 一般空间模糊聚类算法没有区分各属性之间的不平衡性和讨论分类数何时为最佳,针对这一问题,提出了一种加权空间模糊动态聚类算法。该算法首先利用层次分析法得到各属性的权值;然后将权值与空间模糊动态聚类法相结合;最后利用概率统计中的F-分布来确定最佳分类,以提高空间模糊聚类算法的智能性。将文中算法与基于模糊等价关系的传递闭包方法进行比较,试验表明,该算法聚类准确率要明显高于未加权的模糊聚类算法。 展开更多
关键词 层次分析法 模糊等价关系 加权空间模糊动态聚类 最佳分类
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基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法的构建与应用 被引量：1
6
作者 曹自雄 陈宇鲜 蒋秀梅 《中国医学装备》 2024年第8期106-112,共7页
目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最... 目的:提出一种基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM_GF),旨在优化大数据背景下医疗数据分析和挖掘带来的数据隐私安全问题,为数据隐私保护提供理论基础。方法:针对随机初始化模糊C-均值隶属度矩阵降低算法精度问题,采用最大距离法确定初始中心点,使用聚类中心点的高斯值计算隐私预算分配比率,并添加拉普拉斯噪声以完成差分隐私保护,构建DPFCM_GF。收集整理美国加州大学欧文分校机器学习存储库的心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集对DPFCM_GF有效性进行验证,收集2019年1月1日至2022年12月31日淮安市第二人民医院收治的756例胃癌和肺癌患者病例数据集,对DPFCM_GF的可用性进行验证,并将分析结果与模糊C均值聚类算法(FCM)以及差分隐私模糊C均值聚类算法(DPFCM)进行对比分析。结果:对于心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病及糖尿病公开数据集,DPFCM_GF和DPFCM的最优聚类效果与FCM聚类效果相当;相较于DPFCM,DPFCM_GF迭代时间更快,聚集速度显著,差异有统计学意义(t=4.01、4.71、4.01、12.38,P<0.05)。对于肺癌和胃癌数据集,随着隐私预算ε的增大,DPFCM_GF正确识别率逐渐聚集于91.9%和93.9%,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值分别为0.79和0.81;当隐私函数ε为0.1、0.5、1和2(ε<3)时,DPFCM_GF聚类效果显著优于DPFCM,且聚类效果更佳,差异有统计学意义(χ^(2)=12.25、87.12、68.58、7.76,P<0.05;χ^(2)=4.74、43.51、42.47、4.89,P<0.05)。结论:DPFCM_GF是一种有效保护医疗数据隐私的方法,同时也可进行数据分析和挖掘任务,具有一定的研究意义和研究前景。 展开更多
关键词 数据隐私 差分隐私 模糊C均值聚类算法 高斯核函数 数据挖掘 隐私预算
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改进黑猩猩优化算法的RGB-D图像核模糊聚类分割 被引量：1
7
作者 刘恒 范九伦 郭培岩 《微电子学与计算机》 2024年第9期10-21,共12页
借助于低成本深度传感器,产生了深度与颜色同步的RGB-D图像。针对RGB-D图像分割困难以及黑猩猩优化算法精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了基于改进黑猩猩优化算法(Improved Chimp Optimization Algorithm,IChOA)的RGB-D... 借助于低成本深度传感器,产生了深度与颜色同步的RGB-D图像。针对RGB-D图像分割困难以及黑猩猩优化算法精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了基于改进黑猩猩优化算法(Improved Chimp Optimization Algorithm,IChOA)的RGB-D图像核模糊聚类算法。首先,对RGB-D图像进行特征提取生成6个特征子集;其次,引入Levy飞行策略和非线性惯性权重对ChOA进行改造;最后,利用IChOA对6个特征子集进行核模糊聚类,得到多个最优聚类,然后通过聚集超像素方法对多个最优聚类进行不同组合的分割,生成最终的分割结果。采用NYU depth V2室内图像数据集进行实验,与现有的一些分割方法(阈值分割,模糊子空间聚类,残差驱动的模糊C-均值,硬C-均值,模糊C-均值,核模糊聚类,基于混沌kbest引力搜索算法和随机亨利溶解度优化算法)进行比较,结果表明所提出的RGB-D分割算法优于比较的算法。 展开更多
关键词 RGB-D图像分割 核模糊聚类 黑猩猩优化算法 聚集超像素
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基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类 被引量：2
8
作者 王亮 王士同 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期148-150,共3页
针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结... 针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结合一种简单的核参数选择方法实现数据分类。理论分析和实验结果表明,与模糊核聚类算法及成对约束的竞争群算法相比,该算法具有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 半监督聚类 成对约束 动态加权 模糊聚类算法 核参数
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一种改进的加权模糊核聚类算法 被引量：3
9
作者 高翠芳 吴小俊 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第5期631-636,共6页
聚类算法对初始值的依赖性较大,通常容易陷入局部最优,很难得到稳定的聚类结果。为改善该问题,本文提出了一种改进的加权模糊核聚类算法,将迭代自组织的数据分析算法(ISODATA)的思想引入到加权模糊核聚类算法(WFKCA)中,利用聚类中心分裂... 聚类算法对初始值的依赖性较大,通常容易陷入局部最优,很难得到稳定的聚类结果。为改善该问题,本文提出了一种改进的加权模糊核聚类算法,将迭代自组织的数据分析算法(ISODATA)的思想引入到加权模糊核聚类算法(WFKCA)中,利用聚类中心分裂/合并的中间结果来调整初始中心,降低了WFKCA算法收敛于局部最优的可能。改进算法采用特征空间中的计算度量,将单值标准差阈值扩展为标准差阈值向量,并增加了对聚类中心的调整幅度。实验结果显示,该算法在不同结构和维数的数据集上都取得了更稳定的聚类精度。 展开更多
关键词 模糊核聚类 ISODATA算法 局部最优 稳定性
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基于加权FCM聚类算法的电力交易数据动态提取模型
10
作者 袁晓鹏 申少辉 汪涛 《微型电脑应用》 2024年第8期168-171,共4页
海量、冗余的电力交易数据极大地阻碍了电力交易决策,为此,研究基于加权FCM聚类算法的电力交易数据动态提取模型。汇聚预处理电力交易数据,压缩数据体量,基于全排列理论排序处理电力交易数据,提取电力交易数据特征(波动性、趋势性与变... 海量、冗余的电力交易数据极大地阻碍了电力交易决策,为此,研究基于加权FCM聚类算法的电力交易数据动态提取模型。汇聚预处理电力交易数据,压缩数据体量,基于全排列理论排序处理电力交易数据,提取电力交易数据特征(波动性、趋势性与变动性特征)作为FCM聚类算法的加权依据,获得对应的加权矩阵,应用加权FCM聚类算法聚类提取需求的电力交易数据,实现电力交易数据的动态提取。实验数据表明,该模型获得的电力交易数据聚类参数DBI数值较小,DVI数值较大,电力交易数据动态提取时间较短,应用性能更佳。 展开更多
关键词 加权FCM聚类算法 电力系统 交易数据 数据提取 动态过程 数据聚类
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基于模糊C-均值聚类算法的动态等值研究
11
作者 杨濛濛 《中国设备工程》 2024年第1期97-98,共2页
近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(F... 近年来,随着特高压交直流输电线路的不断建立,需要准确地模拟交直流大电网故障期间的暂态特性已十分困难。电磁暂态仿真计算结果较为准确,但计算量太大,因此需要在计算前对被仿真网络进行动态等值。本文首先介绍了模糊C-均值聚类算法(FCM)及基于物理等效的动态等值计算方法;然后,提出了基于模糊C-均值聚类算法的动态等值计算方法及其流程图。最后,对某区域进行FCM机组分群,并进行动态等值计算,结果表明,采用基于FCM的动态等值方法,等值前后的动态特性基本一致,该方法具有良好的实用性。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 动态等值 参数聚合
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雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究 被引量：1
12
作者 张冰冰 于洋 +1 位作者 刘砚菊 陈亮 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第5期22-25,29,共5页
针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜... 针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜率的变化率对传统的模糊C-Means聚类算法进行动态加权,从而使模糊C-Means聚类算法的目标函数最优化,优化后的目标函数确定的聚类中心更加逼近目标的实际值,从而保证数据关联的准确度,并减少了计算时间,提高算法的效率。仿真实验表明,将文中基于目标航迹斜率变化率动态加权的模糊C-Means聚类算法应用于曲线运动目标的数据关联中,与传统的模糊C-Means聚类算法相比,可以提高数据关联准确度和效率。 展开更多
关键词 航迹斜率变化率 模糊C-Means聚类算法 加权的模糊C-Means聚类算法 曲线运动目标 均方根误差
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一种改进的模糊核聚类图像分割算法 被引量：2
13
作者 欧杨梅 王毅 +1 位作者 严欣 齐敏 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第7期1535-1538,1543,共5页
模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息... 模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法。实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际。 展开更多
关键词 模糊核聚类算法 动态加权模糊核聚类算法 图像分割
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属性加权多核模糊聚类算法研究 被引量：1
14
作者 阚云 包振强 张照岳 《计算机科学与应用》 2018年第6期961-969,共9页
针对多数据源或异构数据集,采用单个核函数的聚类效果不理想的问题,以及考虑到不同属性对不同类别重要性的差异,本文提出了一种属性加权多核模糊聚类算法(WMKFCM)。该算法将多核模糊聚类算法与属性加权核模糊聚类算法相结合,不仅能够处... 针对多数据源或异构数据集,采用单个核函数的聚类效果不理想的问题,以及考虑到不同属性对不同类别重要性的差异,本文提出了一种属性加权多核模糊聚类算法(WMKFCM)。该算法将多核模糊聚类算法与属性加权核模糊聚类算法相结合,不仅能够处理单个核函数不能满足待聚类数据集聚类准确度要求的问题,而且能在聚类过程中根据不同类的具体特性动态调整各个属性对于不同类别的重要性。聚类实验表明,在牺牲一定的运行时间和迭代次数的前提下,相比于属性加权核模糊聚类算法和多核模糊聚类算法,属性加权多核模糊聚类算法具有更高的聚类准确度。 展开更多
关键词 模糊聚类 混合核函数 属性加权
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改进RHGSO-FC算法的RGB-D图像GMM聚类分割
15
作者 郭培岩 范九伦 刘恒 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期234-246,共13页
随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利... 随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利气体溶解度优化算法(HGSO)进行改进,提出改进的亨利气体溶解度优化算法(LRHGSO),并利用基于改进亨利气体溶解度优化算法的核模糊聚类(LRHGSO-KFC)生成初始化标签。将初始化标签传入到高斯混合(GMM)聚类中,得到多个聚类结果。最后对这些聚类结果通过聚集超像素方法进行分割合并,得到最终分割结果。实验数据集采用NYU depth V2室内图像,与现有的一些分割方法:阈值分割算法、硬C-均值、模糊C-均值、高斯混合聚类、核模糊聚类、模糊子空间聚类、混沌Kbest引力搜索算法和随机亨利气体溶解度优化算法进行比较,结果表明提出的RGB-D分割算法优于其他比较的算法。 展开更多
关键词 RGB-D图像分割 核模糊聚类 亨利气体溶解度优化算法 高斯混合模型 聚集超像素
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加权模糊核聚类法在电力变压器故障诊断中的应用 被引量：33
16
作者 符杨 田振宁 +1 位作者 江玉蓉 曹家麟 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期371-374,共4页
变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器故障诊断的重要方法。针对模糊C均值聚类算法用于溶解气体成分分析时存在的问题,将加权模糊核聚类方法(WFKC)引入到电力变压器故障诊断中,建立了一个新的变压器故障诊断模型。该法首先考虑到样... 变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器故障诊断的重要方法。针对模糊C均值聚类算法用于溶解气体成分分析时存在的问题,将加权模糊核聚类方法(WFKC)引入到电力变压器故障诊断中,建立了一个新的变压器故障诊断模型。该法首先考虑到样本中不同特征对聚类结果的不同影响,利用基于样本相似度的加权方法对样本特征进行加权,然后将样本从输入空间映射到高维特征空间,在特征空间实现加权模糊核聚类。形成的模型充分考虑了不同特征对聚类结果的不同影响,能有效改善复杂数据集的聚类性能,提高了故障诊断的正确率。案例分析表明,该法能快速有效地对样本进行聚类,从而验证了该法在变压器故障诊断中的有效性和可行性。 展开更多
关键词 电力变压器 溶解气体分析 故障诊断 模糊核聚类 特征加权 基于样本相似度的加权方法
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基于遗传算法的动态模糊聚类 被引量：22
17
作者 郑岩 黄荣怀 +1 位作者 战晓苏 周春光 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期75-78,共4页
提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法.通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联.同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面.利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使... 提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法.通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联.同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面.利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类.克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化.该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度.仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 动态模糊聚类 模糊相似矩阵 遗传算法
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一种新的动态聚类算法及其在热工过程模糊建模中的应用 被引量：29
18
作者 朱红霞 沈炯 李益国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期34-40,共7页
文中提出的新型动态进化聚类算法克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。它通过改进的遗传策略来优化染色体长度,以实现对聚类个数进行全局寻优;同时,利用FCM算法加快了聚类中心参数的收敛;此外,通过引入免疫系统的记忆功... 文中提出的新型动态进化聚类算法克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。它通过改进的遗传策略来优化染色体长度,以实现对聚类个数进行全局寻优;同时,利用FCM算法加快了聚类中心参数的收敛;此外,通过引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,新算法得以快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可以同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数。仿真实例验证了文中动态模糊聚类建模算法的有效性,将其应用于热工过程可获得高精度的非线性模糊模型。 展开更多
关键词 热工过程 模糊建模 线性模型 动态聚类算法 遗传算法 免疫进化算法
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基于点密度加权核模糊聚类的变压器故障诊断方法 被引量：15
19
作者 刘卫华 廖瑞金 杨丽君 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期66-69,79,共5页
变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法。针对模糊C-均值聚类算法(FCM)用于DGA时存在可分性差和等趋势划分等问题,用样本点分布密度大小作为权值,结合核函数的增强可分性,提出点密度加权模糊核C-均值聚类算法,并... 变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法。针对模糊C-均值聚类算法(FCM)用于DGA时存在可分性差和等趋势划分等问题,用样本点分布密度大小作为权值,结合核函数的增强可分性,提出点密度加权模糊核C-均值聚类算法,并将其用于变压器DGA数据分析,从而实现变压器的故障诊断。实例分析结果表明该算法能快速、有效地对样本进行聚类,且特别适用于含有噪声样本的环境。 展开更多
关键词 点密度 核函数 FCM 变压器 DGA 故障诊断 模糊理论 聚类算法
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离群模糊核聚类算法 被引量：37
20
作者 沈红斌 王士同 吴小俊 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期1021-1029,共9页
一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM... 一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,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的聚类目标函数,通过对目标函数的优化,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.仿真实验的结果表明了该离群模糊核聚类算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 离群 模糊 核函数 特征空间 聚类算法
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