基于粒子群算法的图像聚类研究与实现　开题报告

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1、开题报告基于粒子群算法的图像聚类研究与实现　一、选题的背景、意义图像聚类是数据挖掘中一项重要技术，图像聚类的好坏将直接影响后续图像处理与分析任务的质量。图像聚类是指利用无监督的学习过程发现在图像中的隐藏的模式，它具有独立发现知识的能力。粒子群算法属于进化算法的一种，它与遗传算法相似，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，但它比遗传算法的规则更为简单，即没有交叉和变异操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。粒子群算法由于实现容易、精度高、收敛快等优点在解决实际问题中具有优越性。本课题主要研究的是基于粒子群算法的图像聚类方法，针对传统的基于K均值的图像聚类方法

2、无法较好地对图像进行聚类，提出一种基于粒子群算法的图像聚类方法。该方法通过从随机解出发，迭代寻找全局最优解。提出的方法在图像数据集上进行仿真实验验证。聚类是数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一，在识别数据的内在结构方面具有极其重要的作用。随着计算机技术、网络技术和信息技术的迅速发展，一些规模巨大且结构复杂的数据在科学和工程应用领域不断出现。如何处理这些数据并从中得到有益的信息，越来越引起人们的普遍关注。大规模复杂数据集的出现对聚类分析技术提出了特殊的挑战，它要求聚类算法有可伸缩性、处理不同类型数据、发现任意形状的簇、处理高维数据的能力等，并要求聚类结果对用

3、户来说应该是可判断的、能理解的和可用的。面对这些问题与要求，传统的聚类分析方法已经显得无能为力。为解决上述问题，研究者们开始尝试各种智能聚类方法。群智能算法中的粒子群优化算法(PSO)逐渐引起人们的注意，并在聚类分析中取得了比传统方法更好的效果。PSO算法主要是在群体的集群行为和自组织原则指导下的随机搜索和优化技术，它强调分布式、相对简单主体之间直接或间接的交互作用，具有很强的适应性和鲁棒性。PSO算法潜在的并行性和分布式特点使其能够处理以数据库形式存在的大量数据；另一方面，聚类可以被看成一个复杂的全局优化问题，因此PSO算法可以用于聚类分析。二、研究的基本内容与拟

4、解决的主要问题1、研究的基本内容1.1聚类算法聚类分析是将具体或抽象的数据集划分为若干组或类的过程，聚类产生的每一组数据称为一个簇，簇中的每一数据称为一个对象。聚类的目的是使同一簇中对象的特性尽可能相似，不同簇对象间的特性差异尽可能地大。设模式样本集为X={X，i=1，2，⋯，n}，其中为d维模式向量，聚类问题就是要找到一个划分C={C。，C2，⋯，Cm}，满足：并且使得总的类间离散度和：达到最小，其中Zk为第k个聚类的中心，d(Xi，Zk)为样本到对应聚类中心距离，聚类别准则函数』c即为各类样本到对应聚类中心距离的总和。这里d(，)为欧氏空间的距离，即d(，)=

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9、。1.2粒子群算法粒子群优化算法(panicleswarlnoptimization，PSO)是一种优化计算技术，是进化算法的一种，最早是由Kennedy与Eberhan于1995年提出的⋯。源于对鸟群捕食的行为研究的PSO算法是一种基于迭代的优化工具，概论简单、易于实现、参数较少、能有效解决复杂优化任务，目前已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域。在PSO算法中，粒子群在一个n维空间中搜索，其中的每个粒子所处的位置都表示问题的一个解。粒子通过不断调整自己的位置x来搜索新解。每个粒子都能记住自己搜索到的最好解，记做，以及整

10、个粒子群经历过的最好的位置，即目前搜索到的最优解，记做。每个粒子都有一个速度，记作V：（1）其中Vld表示第i个粒子在第d维上的速度，ω为惯性权重，η1，η2为调节和相对重要性的参数，rand()为随机数生成函数。这样，可以得到粒子移动的下一位置：(2)从(1)和(2)式可以看出，粒子的移动方向由三部分决定，自己原有的速度、与自己最佳经历的距离（-）和与群体最佳经历的距离（-），并分别由权重系数ω，η1和η2决定其相对重要性。PS0的基本算法步骤描述如下：(1)初始化粒子群，即随机设定各粒子的初始位置和初始速度V；(2)计算每个粒子的适应度值；(3)对每个粒子，比较

11、它的适应度值和它经历过的最好位置的适应度值，如果更好，更新；(4)对每个粒子，比较它的适应度值和群体所经历的最好位置的适应度值，如果更好，更新；(5)根据(1)式和(2)式调整粒子的速度和位置；(6)如果达到结束条件(足够好的位置或最大迭代次数)，则结束，否则转步骤(2)。2、拟解决的主要问题2.1比较并归纳传统的图像聚类方法的原理和特点由MacQueen提出的K均值算法是解决聚类分析问题的一种经典算法，广泛应用于数据挖掘和知识发现领域中。它是一种爬山式的搜索算法，以其简单、快速和有效而被广泛使用。但是，传统的K均值算法存在两个固有的缺点：(1)对于随机的初始值