基于特征加权的fcm聚类与pso算法结合的应用

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1、分研一类一号：O213.9单位代码：10183研究生学号：2013314003密一一级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）基于特征加权的FCM聚类与PSO算法结合的应用ApplicationofintegrativealgorithmoffeatureweightedFCMclusteringandPSOalgorithm作者姓名：钱镇骧专业：应用统计硕士研究方向：应用统计指导教师：郑文瑞培养单位：数学学院2016年4月基于特征加权的ＦＣＭ聚类与ＰＳＯ算法结合的应用Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅａｌｇｏ州ｈｍｏｆｆｅａｔｕ巧ｗｅ

2、ｉｇｈｔｅｄＦＣＭｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄＰＳＯａｌｇｏｒｉ化ｍ作者姓名：钱镇攘领域（方向）：应用统计指导教师：郑文瑞教授类别：应用统计硕±＾（答辩日期：６年王月ｒ日ｒ未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学博壬（或硕壬）学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，

3、独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：鎮康城日期：备年牛月《日摘要摘要近年来，模糊聚类分析被广泛应用于各类学科研究当中，是一种重要的研究方法。在很多诸如经济财务、生命科学、医学诊断、商业管理、地质天文等领域中，均受到相当地重视，特别是在多变量分析以及图像识别中，扮演着举足轻重的角色。其中，模糊C均值（FuzzyC-means，FCM）聚类由于

4、其简易的过程和显著的有效性，成为了最受欢迎的模糊聚类方法。然而，模糊C均值聚类方法不免也有其弱点：FCM方法对于初始化聚类原型（或划分矩阵）特别敏感而易陷于局部最优，并且传统的FCM算法忽视了不同特征的不同贡献。基于以上问题，我们希望寻求改进。在众多的演化算法中，粒子群优化（Particleswarmoptimization,PSO）算法由于其良好的普适性和比较简易的过程而受到青睐，成为最受欢迎的演化算法。PSO算法是一种多维随机搜索和加速进行全局优化的演化算法，被应用于很多领域进行优化。在此算法中，惯性权重的选取是决定算法性能优劣的关键。在这篇文章中，我们对粒子

5、群算法的惯性权重及学习因子等参量进行了适配处理，使其动态地不断被修正，并且针对模糊C均值算法不考虑不同特征的影响差异的缺陷，对样本采用了一种特征加权的处理。最终将这种算法与含有适配参数的粒子群优化算法有机地结合在一起，产生一个新的结合算法，进而着力弥补传统FCM算法的不足，以得到更好的聚类结果。最后，我们将算法运用到真实数据上，通过实验的结果，来说明所提出的算法相较于传统算法的优越性。关键词：模糊C均值聚类，粒子群优化，加权欧氏距离，惯性权重。IABSTRACTABSTRACTInrecentyears,thefuzzyclusteranalysiswhichis

6、widelyusedinnumerouskindofsubjectsstudyisanimportantresearchmethod.Ithasbeenvaluedinmanyfieldssuchaseconomic,financial,lifescience,medicaldiagnosis,businessmanagement,geology,astronomyandsoon.Especially,itplaysaveryimportantroleinthemultivariateanalysisandimagerecognition.Amongmanyfuz

7、zyclusteringmethods,theFuzzyc-means(FCM)hasbecomethemostpopularmethodduetoitssimpleprocessandremarkableeffectiveness.However,Fuzzyc-meansclusteringmethodalsohasitsownweakness:FCMmethodisespeciallysensitivewiththeinitializationofclusteringprototypes(orpartitionmatrix)andeasytofallintol

8、ocalo