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聚类有效性指标用于评价聚类质量和确定最佳聚类数,针对包含大小和密度差异性较大数据类的数据集,在分析了传统模糊聚类有效性指标不足的基础上,提出了一个同时考虑紧致性、重叠度和分离性的聚类有效性指标COS.类内紧致性用一定阈值内的隶属度之和与最大类内距离之比表示,一定阈值内各样本同属于两个类的隶属度差异反映了这两个类的重叠度,类间分离性的度量为最小类间距离,使COS指标值最大的聚类数即为最佳聚类数.在四个人工数据集和iris真实数据集上利用模糊C均值算法进行聚类实验的结果表明,COS指标可以有效发现小类和低密度类. 相似文献
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基于粒子群的模糊C均值文本聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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本文从信息论的角度考虑了聚类问题,将聚类看成是有损信息压缩的过程.首先运用率失真理论建立了模糊聚类的优化模型,与经典的模糊聚类模型相比,模型的目标函数中多了一个描述聚类过程复杂度的指标.同时为了估计聚类数目,还提出了一个新的聚类有效性指标.其次通过求解优化模型得到基于率失真理论的模糊聚类算法.最后将基于率失真理论的模糊聚类算法与经典模糊C均值算法进行了数值实验比较.数值实验结果表明基于率失真理论的模糊聚类算法能够自动确定聚类数目,在运行时间上比模糊C均值算法有一定减少,且最终的模糊划分矩阵与模糊C均值算法相比有较少的模糊性,因而聚类结果更加明确可靠. 相似文献
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利用聚类分析工具可以从海量的、日益增长的基因表达数据中解析出其中可能的编码基因及其生理功能,这是生物信息学中一项很有意义的工作。模糊聚类算法是一种常用的基因表达数据聚类分析工具,可以发现重叠的基因簇,它不强制将每个基因归入某个具体的聚类中,而是计算每个基因对各个类的隶属度。本文分析了基因表达数据的模糊聚类分析方法及其重要应用。 相似文献
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本文详细介绍了模糊聚类算法的产生过程以及应用模糊聚类算法进行模糊分析的ASP代码,最后通过一个具体的实例,对模糊聚类算法进行了验证。 相似文献
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赵华茗 《现代图书情报技术》2015,(1):82-88
【目的】通过开源工具,构建一种分布式环境下的文本聚类与分类应用平台。【方法】以海量文本的词收敛性为基础,通过词聚类指导文本聚类和分类。过程包括:使用开源分词器等工具进行训练集的文本预处理,结合Mahout数据挖掘平台对处理后的词集进行聚类分析,最后通过相似度算法计算测试文本与词类簇的相似度并分类。【结果】分布式环境下的基于词聚类的文本聚类分类计算方法,可有效解决海量文本的词聚类瓶颈问题。经测试,当训练文本集增加到100,迭代收敛阈值为0.01时,词聚类结果较理想。【局限】测试数据规模有限,仅限于新闻数据,基于其他领域的词聚类效果需要进一步测试、优化、调整。【结论】详细描述基于词聚类的文本聚类分类算法的开发环境构架和关键步骤,有助于研究者对相关开源工具使用及分布式并行环境部署的深入理解。 相似文献
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在对标准蚁群算法分析研究基础上,结合中文文本数据的特点,对蚁群算法存在的缺点进行改进,提出一种基于改进的蚁群算法的中文文本聚类方法——ACTC。算法中为每只蚂蚁增加两个记忆体,可以解决原算法中的“未指派现象”;模拟信息素,从而使蚂蚁的移动更具目的性,加快聚类速度;引入“边界点”思想,从而不仅可以消除“停滞现象”,而且能避免“噪声”或异常数据对聚类结果的负面影响;引入动态调整相似度阈值概念,从而使聚类结果更具实际意义。实验证明,从熵值与纯度两个评价函数评价结果看,该算法的聚类效果较好,达到算法改进的目的。 相似文献
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传统的聚类算法直接用于文本聚类这一应用上,存在的突出问题就是传统的聚类算法只负责将对象进行聚类,不负责对聚类后生成的类簇进行概念描述和解释.标注文本集合聚类后生成的类簇被称为聚类描述问题.聚类描述可以帮助用户迅速确认生成的文档类别与其需求是否相关,它是文本聚类应用中一项重要并富有挑战性的任务.针对文本聚类结果可读性较弱问题,本文提出了一种增强聚类结果的可理解性与可读性的算法,即基于支持向量机的文本聚类结果描述算法.实验结果表明基于支持向量机的聚类描述算法所取得的效果要优于常规的聚类结果描述方法. 相似文献
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基于灰关系分析的模糊聚类 总被引：1，自引：0，他引：1
灰关系分析(Grey relational analysis, GRA))能够度量参考样本和比较样本间的相似性而广泛应用于聚类算法中,但目前基于GRA的聚类方法对灰关系阈值的设定采用尝试法,难以刻画信息的完全度.为此,本文将灰关系分析所学习的相似性度量嵌入到流行的模糊聚类算法中,从而提出了基于灰关系分析的模糊聚类方法.分析了灰关系性质和核机理论相似性基础之上,由灰色理论中的灰关系衍生出一种新型核--灰关系核,同时,也由核机理论诱导出一种新的灰关系度量,从而构建了灰关系分析和核机理论间的一条联系纽带.UCI数据集上的模拟实验验证了基于灰关系分析的模糊聚类方法和所提灰关系度量的有效性. 相似文献
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互联网应用和信息技术在教育领域的高速发展，使得人们不再局限于传统的教室学习，数字图书馆和基于Web与多媒体技术的远程教育模式得到了迅速推广。建立反映学习状况水平的个性化学习网站对于远程教育有着重要意义，是一个新的研究领域。本文将模糊理论运用到远程教育网站的服务模型中，使网站具有自我调整的功能，能够为学生提供一个良好的学习平台。文中提出了一种自调整的远程教育网站的体系结构和改进的CA算法。 相似文献
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信息检索的模糊聚类分析模型 总被引：8，自引：0，他引：8
本文在对信息检索的模糊性进行论证的基础上 ,采用基于模糊等价关系的动态聚类方法对信息检索结果进行聚类分析 ,建立了信息检索的动态聚类分析模型 ,并给出了算例 ,使情报用户可以更加充分合理的利用各种信息资源。 相似文献
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社会化标签系统中基于密度聚类的Web 用户兴趣建模方法 总被引：1，自引：0，他引：1
Web用户兴趣模型在个性化信息服务中有着非常重要的作用。本文利用社会化标签的独特优势,针对传统社会化标签聚类方法的局限性,提出了一种基于密度聚类的Web用户兴趣建模方法。首先建立基于社会化标签的向量空间模型,并将社会化标签表示为Web资源及其权重的形式,以此为基础利用DBSCAN算法对其进行聚类,进而依据所有Web用户的标注行为以每个聚类为中介计算特定Web用户对Web资源的兴趣度来构建Web用户兴趣模型。实验结果表明了该方法的优越性。 相似文献
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文章在对DBSCN与K-means两种经典聚类算法分析研究基础上,结合中文文本数据的特点,对这两种方法进行结合与改进,提出了一种中文文本聚类方法：DKTC。该算法能自动产生簇的个数,且对“噪声”或异常数据不敏感,对数据的输入顺序不敏感,另外,与DBSCAN相比,该算法有更高的处理效率。实验表明,DKTC算法不仅能对中文文本进行聚类,且与传统DBSCN与K-means法相比,聚类效果都有一定程度的改善。 相似文献
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[目的/意义]探索领域知识发展过程中的聚类演化问题有助于揭示知识聚类的特征和规律,对于掌握知识生长演进过程中关联知识的聚集具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络的思想为基础,基于标签邻接关系的发生值构建时间序列领域知识网络。即依据网络模体的理论,采用网络聚类系数的分析方法,对领域知识网络进行动态跟踪与分析;结合网络密度、特征路径长度、节点度值、封闭三元组等指标,从随机因素、度相关性、邻近关联3个方面对领域知识发展过程中的聚类演化现象进行分析。[结果/结论]研究结果表明：①领域知识在发展进程中始终保持较高的聚类性;②领域知识的聚类性同时包含随机性与结构性（非随机性）两方面因素; ③领域知识聚类的动态状态在小世界网络和无标度网络之间摇摆演化; ④领域知识的聚类状态在网络全局和局部节点之间表现出一定的差异性。 相似文献
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《Microprocessing and Microprogramming》1994,40(1):23-31
The fuzzy Boolean neural network classifier of sampled and digitalized characters is described. The binary values are used both for inputs and outputs. The learning of the circuit with a set of patterns is done by modified algorithms used in AND-OR networks. By relegating these operations to simple comparisons and additions, the resulting learning algorithm becomes extremely efficient. As the sample of the patterns comes serially from its source, in this way they are also processed. The use of the fuzzy set approach to pattern classification provides a degree of matching of learned and tested patterns through the membership function f of class ci. This paper explains the realization of a Boolean classifier. It provides several examples of classification of patterns scanned with different resolutions and learned with a membership function which demonstrates the quality and simplicity of the fuzzy Boolean classifier. 相似文献