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张婷 《贵阳学院学报(自然科学版)》2021,16(2):25-29
随着网上购物热潮的到来,企业拥有的客户数据激增.挖掘并分析出隐藏在客户数据中的信息,实现客户群进行划分,对提高企业盈利有显著作用.鉴于此,研究从移动策略、观察半径、概率转换函数等三个方面进行蚁群聚类算法的优化,并以蚁群聚类优化算法实现客户数据的聚类分析.研究结果显示,与标准蚁群聚类算法相比,蚁群聚类优化算法的平均错误个... 相似文献
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为促进垃圾分类政策实施,科学、合理地在居民生活小区设置垃圾分类站,建立选址模型和成本模型对垃圾分类站建设运营成本及居民满意度负效应成本进行求解,并对K-means聚类算法与模糊C-means聚类算法进行比较。通过对某小区每栋居民楼到垃圾分类站的平均距离分析得出,K-means聚类算法计算得出的平均距离相比模糊C-means聚类算法缩短了约17%,在成本模型中建设运营成本降低了1万元,居民满意度负效应成本降低了0.68万元,验证了模型的可行性及K-means聚类算法的优越性。在未来的研究中可对算法进行改进,以进一步优化成本,确定全局最优。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
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李玉梅 《天津职业院校联合学报》2011,13(2):78-81
论文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的计算机图像分割方法,有效地利用蚁群算法的聚类分析能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心。然后利用蚁群聚类算法得到的模型进行修改,再进行模糊聚类弥补蚁群算法的不足。最后将该算法应用到计算机图像分割技术。对比实验表明,该算法实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。 相似文献
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基于K-均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果，用它可以很准确的对训练样本进行分类，此方法是将K-均值算法应用于训练数据的聚类，对每个聚类的半径和聚类的中心都是可计算的，而模糊系统设计方法就是用模糊度来描述聚类，对训练数据进行高效且准确的分类，这种方法有下面几个特点：(a)不要预定义参数；(b)训练时间短；(c)简单；最后用一个例子对这种模糊分类器进行分析验证。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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针对功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI)数据的特点,在聚类fMRI数据时,两个体素之间的距离通常并非是一种简单的空间距离,而是和它们之间的相关程度有关的距离测度.在双曲相关系数(Hyperbolic Correlation Coefficient,HCC)距离度量基础上发展了一种新的距离测度,并提出了改进模糊聚类算法的定义、算法评价标准和算法参数的优化方法,然后将改进后的模糊聚类算法分别在任务态和静息态f MRI数据上与基于HCC距离度量的模糊聚类算法进行比较,最后通过比较结果证明改进后的模糊聚类算法具有较好的聚类效果和收敛速度. 相似文献
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李艳虹 《重庆职业技术学院学报》2015,24(3)
综合经济实力反映一个城市的经济发展水平.该文运用加权模糊聚类算法,评估城市综合经济实力,并改进了指标权重的算法,避免不同属性对分类贡献无差异的问题.结合权重与模糊聚类算法,分析评估方案运用加权模糊聚类算法,评估河南省各市综合经济实力,结果表明,运用加权模糊聚类算法评价城市综合经济实力有效. 相似文献