模糊聚類算法及套用

《模糊聚類算法及套用 》是2011年09月國防工業出版社出版的書籍，作者是曲福恆。

基本介紹

• 書名：模糊聚類算法及套用
• 作者：曲福恆
• ISBN：9787118076318
• 頁數：138
• 出版社：國防工業出版社
• 出版時間：2011年9月1日
• 裝幀：平裝
• 開本：16開

內容簡介

模糊聚類分析作為模式識別的一個重要分支廣泛地套用於計算機科學、生命和醫學科學、社會科學、工程學等領域。《模糊聚類算法及套用》介紹了聚類分析的基本概念、算法及存在的主要問題．著重對一類重要的模糊聚類算法——fcm類算法進行了系統的分析，在原型初始化、噪聲敏感性、多尺度結構、核函式、聚類有效性、聚類趨勢、目標函式最佳化方法等方面進行系統的研究，提出了相應的改進模型，並論證了基於核函式的fcm類算法的收斂性定理，進一步完善了算法的理論基礎。　《模糊聚類算法及套用》可供從事模式識別教學、研究的師生、學者閱讀，也可以為從事數據挖掘、圖像分割等相關技術人員提供參考。

目錄

第一章緒論

1.1聚類分析背景介紹

1.2聚類分析的基本概念

1.2.1聚類分析的基本步驟

1.2.2聚類分析中的數據類型

1.2.3聚類分析中的相似性度量

1.3當前聚類算法中面臨的主要問題

第二章聚類算法綜述

2.1基於劃分的方法

2.1.1基於誤差平方和最小化準則的聚類方法

2.1.2基於機率混合模型的聚類算法

2.1.3基於圖論的聚類方法

2.1.4核聚類

2.1.5譜聚類

2.2基於層次的方法

2.3基於神經網路的聚類方法

2.4利用最佳化技術進行聚類

2.4.1用於聚類的隨機性最佳化技術

2.4.2用於聚類的確定性最佳化技術

2.5基於格線的聚類方法

2.6聚類集成技術

第三章模糊集合論基礎

3.1普通集合簡介

3.1.1集合的概念

3.1.2集合的運算性質

3.1.3集合間的關係

3.1.4集合的表示

3.1.5冪集、重有序組和笛卡兒乘積

3.2模糊集合及其運算

3.2.1模糊子集的定義及其表示

3.2.2模糊子集的運算

3.3分解定理與擴張原理

3.3.1分解定理

3.3.2擴張原理(擴展原理)

3.3.3隸屬函式

3.3.4模糊矩陣

3.3.5模糊關係

第四章模糊聚類算法

4.1模糊聚類算法研究現狀

4.2基於模糊等價關係的模糊聚類方法

4.2.1傳遞閉包聚類法

4.2.2布爾矩陣聚類法

4.2.3直接聚類法

4.2.4最佳閾值入的確定

4.2.5套用示例

4.3模糊c均值聚類算法

4.4可能性c均值聚類算法

4.5可能性模糊c均值聚類算法

第五章基於核的改進模糊聚類算法

5.1核的基本概念

5.2基於核的改進模糊c均值聚類算法

5.2.1放鬆約束的模糊c均值算法

5.2.2特徵空間中的改進模糊c均值聚類算法

5.2.3基於核化距離的改進模糊c均值聚類算法

5.2.4實驗分析與實際套用

5.2.5總結分析

5.3推廣的核可能性聚類算法(gkpcm)

5.3.1可行域是凸集時的gkpcm聚類模型

5.3.2基於最佳化技術的gkpcm

5.3.3實驗分析與實際套用

5.3.4gkpcm算法總結

第六章一類核模糊聚類算法的收斂性

6.1基於核的fcm算法的收斂性

6.1.1zangwill收斂性定理

6.1.2基於核的模糊c均值聚類算法

6.1.3kfcm算法的收斂性

6.1.4核化距離fcm算法的收斂性

6.1.5總結

6.21kfcml算法的收斂性

6.31kfcm2與ikdfcm算法的收斂性

第七章無監督多尺度聚類算法

7.1引言

7.2修正的ipcm算法(mipcm)

7.3umf的目標函式

7.4多尺度因子與多尺度性質

7.5聚類有效性

7.677的離散化方法

7.7umf的機率解釋：一種新的ms聚類算法

7.8umf算法

7.9快速umf算法(fumf)

7.10實驗分析

7.10.1umf算法性能測試

7.10.2fumf算法性能測試

7.11其他套用

7.11.1利用umf判定數據是否存在聚類結構

7.11.2利用umf改進其他聚類算法

附錄

參考文獻