模糊认知集群优化的聚类算法

Clustering analysis is an essential machine learning technique and applied in many application domains. There are various critical limitations in conventional clustering methods regarding feature selection, optimization efficiency，clustering result accuracy, and application feasibility. This proposal proposes the fuzzy cognitive swarm optimized clustering (FCSOC) methods to address these issues. FCSOC is the hybrid approaches of Fuzzy Cognitive Network Process (FCNP) and Swarm Intelligence (SI) for clustering analysis. The FCNP, the recent recognized decision method, combines fuzzy set and Primitive Cognitive Network Process to better reflect expert judgments. In FCSOC, Swarm intelligence is used to optimize clustering results to achieve expected accuracy and computational efficiency. FCNP is applied in FCSOC with not only feature selection reduced from high dimensions data, but also category data quantification, in order to achieve higher clustering accuracy and efficiency, as well as better reflections of users. The proposed hybrid FCSOC will be tested in business intelligence system, social network analysis, and pattern recognition. Some applications of FCSOC will be implemented in mobile platform.

聚类分析是一项应用于多个领域的重要机器学习技术。常用的聚类方法在特征选择、运算效率、分类结果准确性及应用可行性方面均存在着一定的局限性。本研究计划针对以上问题提出了模糊认知集群优化的聚类算法（FCSOC）。FCSOC是一种使用网络模糊认知法和集群智能算法对聚类分析算法进行优化的混合方法。其中，网络模糊认知法是一种融合了模糊集和网络认知法的可以准确有效的量化专家意见及主观判断的决策方法。在FCSOC方法中，集群智能算法将被用于优化聚类算法，预计可提升聚类算法的准确性和计算效率。网络模糊认知法首先将被用于降低聚类方法的数据维度，预计可优化运算效率；其次将被用于量化数据集中的类别数据，预计可使聚类结果能真实反映用户需求。本计划提出的FCSOC方法在商业智能系统，社交网络分析以及模式识别领域的应用将被初步测试，并将在移动平台上进行应用的初步开发。

聚类算法是数据分析领域中一类重要且被广泛应用的模式识别技术。有相当数量的研究结果表明，智能算法（含集群智能算法和基因算法）和网络认知法（含基础网络认知法及模糊网络认知法）在优化聚类算法方面有着一定的优越性和先进性。本项目针对聚类算法的优化问题，回顾研究并比对分析了现有的网络认知法和进化集群智能方法，最终开发了一系列受进化集群智能和网络认知法优化的聚类算法，使用数据分析、推荐系统、图形分割等不同领域的开放数据集对新提出的方法进行测试。本项目着重对现有算法进行了优化并拓展了新算法的应用前景，将研究范围从计划内的“以集群智能算法提升聚类算法“拓展为“以多种优化算法及网络认知法优化聚类算法”；所提出的新算法的应用方向涵盖了决策问题、数据分析、图形分割、推荐系统等多个领域。本项目进行期间培养了多名研究生和本科生，项目组共计发表十篇学术论文，其中三篇为核心期刊论文（两篇为SCI／EI检索，一篇为EI检索），七篇国际会议论文（六篇进入EI检索）。此外，项目组依据研究成果在iOS和Android平台上各开发了一款金融风险预测应用。