| 基于单簇聚类的数据描述 |
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| 引用本文： | 陈斌,冯爱民,陈松灿,李斌.基于单簇聚类的数据描述[J].计算机学报,2007,30(8):1325-1332. |
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| 作者姓名： | 陈斌 冯爱民 陈松灿 李斌 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学信息科学与技术学院，南京航空航天大学信息科学与技术学院，南京航空航天大学信息科学与技术学院，扬州大学信息工程学院 南京210016，扬州大学信息工程学院，江苏扬州225009，南京210016，南京210016，江苏扬州225009，南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京210093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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江苏省自然科学基金
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江苏省高校自然科学基金 |
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| 摘 要： | 文中提出了一种基于单簇可能性C-均值聚类(Possibilistjc C-Means,PCM)的数据描述方法并用于单分类.训练时,其首先进行P1M(PCM,C值取1)聚类,得到所有训练样本对目标类的隶属度;然后设置隶属度阈值,形成相应的数据描述进行单分类.分类时,计算新样本对目标类的隶属度,若其隶属度小于该阈值则判为异常,否则为正常.该方法和当前流行的支持向量域数据描述方法以及Parzen方法窗具有类似的参数配置和相当的分类性能,由此提供了另一种单分类学习算法.值得指出的是,尽管是PCM的一个特例,但P1M拥有PCM一般不具备的全局最优特性,而该特性对解决实际问题十分重要.
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| 修稿时间： | 2007-03-05 |
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