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表面缺新萄京官网8522的聚类算法

      目前出现了大量的聚类算法,其选择取决于数据的类型、聚类的目的。主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、密度方法、网格方法以及模型方法。

      以上传统的聚类方法都具有各自的优点,在各自的适用领域取得了较大的成功。但是,这些聚类方法也存在以下问题:在进行聚类之前都需要事先确定要得到的聚类的数目,然而在现实数据中,聚类的数目往往是未知的;处理大规模数据和高维数据的能力、计算效率、有效的消除噪声的影响等方面都有待于提高;此外,有的聚类算法对输入参数的取值十分敏感,而且参数的取值没有成熟的理论依据,只能依靠用户的经验来确定。

表面缺新萄京官网8522聚类算法.jpg

      除上述聚类方法外,学者们还研究了其他大量的聚类方法,下面列出了几类:

      1) 模糊聚类方法。1969年,Ruspini首次提出了模糊聚类算法(FCM)。FCM是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法,能保留初始图像的更多信息。然而,FCM没有考虑图像上下文中的空间信息,对噪声较敏感。学者们围绕FCM算法开展了大量研究,比如,李洁等人采用ReliefF算法确定各维特征的权重,提出了基于特征加权的模糊聚类新算法NFWFCA;Cai等人结合局部空间和灰度信息,提出快速通用FCM聚类算法FGFCM,该算法计算简单,适合大幅灰度图像和有噪声和无噪声的多种类型图像;唐利明等人结合变分水平集方法和模糊聚类,提出了一个基于变分水平集的图像聚类分割模型,该模型引入了一个基于图像局部信息的外部模糊聚类能量和一个新的关于零水平集的正则化能量,使得该模型对噪声图像的聚类分割更具鲁棒性;王雪等人提出一种多相水平集模型协同空间模糊C-均值聚类(SFCM)的图像多目标分割算法, 即SFCM-MLS算法,用空间模糊聚类获取图像多目标粗分割结果,然后用粗分割结果定义多相水平集模型的初始水平集函数对图像做精分割,SFCM-MLS算法对初始位置不敏感,提高了图像多目标分割的准确性。

      2) 迭代自组织数据分析算法。迭代自组织数据分析算法(ISODATA)的主要思想是首先根据最小距离准则获得初始聚类,再判断初始聚类结果是否符合要求。若不符合,则将聚类集进行分裂和合并处理,得到新的聚类中心,再判断聚类结果是否符合要求。如此反复迭代直到完成聚类操作。ISODATA与K-MEANS一样,聚类中心的位置通过样本均值的迭代运算决定,但ISODATA聚类中心数目不是固定的,而且反复修正,在迭代过程中可将一类一分为二,也可以两类合并,即“自组织”。ISODATA具有启发性、计算并不复杂,适用于识别致密聚类。时静洁等人将ISODATA与蚁群算法(ACO)算法相结合,建立相关模型对有机化合物的黏度进行QSPR研究,解决了小样本、非线性和维数灾难等问题。

      3) 模拟退火聚类算法。模拟退火算法(SA)最初由Metropolis等人于20世纪80年代初提出,其思想源于物理中固体物质退火过程与一般组合优化问题之间的相似性,通过模拟高温物体退火过程的方法来找到优化问题的全局最优或近似全局最优解。SA是一种启发式随机搜索算法,具有并行性和渐近收敛性,目前已广泛应用于图像识别、机器学习、神经网络等优化问题。如张引、潘云鹤采用模拟退火技术求解最大似然聚类用于图像分割,解决了用迭代方法求解最大似然聚类只能得到局部最优解的问题.获得的图像分割效果优于迭代方法和著名的Otsu方法;Neethirajan等人基于模拟退火算法对储粮害虫进行了识别分类。

      4) 粗糙集方法。粗糙集理论是波兰科学家Pawlak提出的,它是一种新型的处理模糊和不确定常识的数学工具,揭示潜在的规律能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并能从中发现隐含的常识和揭示潜在的规律。它提供了一套比较完备的从小样本数据中寻找规律的系统方法,用其可找到描述正常模型的最小预测规则集,其不仅有利于提高检测速度,而且可应用于系统的实时检测。

      目前,粗糙集理论已经在数据的决策和分析、模式识别、机器学习等方面有着成功的应用,已成为信息科学最活跃的研究领域之一。如文献基于RS理论对带钢表面缺陷图像进行了识别分类,并同BP算法进行了对比,验证了基于粗糙集的分类识别算法的有效性。

      此外,蚁群聚类算法、粒子群聚类算法、基于遗传算法的聚类方法、基于核的聚类算法等得到应用,广大学者们正致力于具有聚类能力强、自适应、效率高等特点的聚类算法研究,并注重将不同的聚类思想进行融合以形成新的聚类等新算法。如,王孙安等人提出一种混沌免疫模糊聚类算法,该算法把混沌变量加载于免疫算法的变量群体中,利用混沌搜索的特点对群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度,提高了基于人工免疫进化算法的模糊聚类算法的搜索效率;吴一全等人提出了一种利用核模糊C均值聚类和正则化的图像稀疏去噪方法,更有效地去除图像噪音,保留图像细节,改善图像视觉效果;Nunes应用一种人工免疫进化网络用于聚类。


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点击次数:36更新时间:2021-05-13
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