基于强化学习的LVQ聚类方法 |
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引用本文: | 程小平,邱玉辉.基于强化学习的LVQ聚类方法[J].计算机科学,2002,29(12):133-134. |
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作者姓名: | 程小平 邱玉辉 |
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作者单位: | 西南师范大学计算机与信息科学学院,重庆,400715 |
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摘 要: | 1 引言在数据挖掘、智能控制、模式识别中,数据聚类始终是一种基本需要。在缺乏对数据类属的先验知识的情况下,多采用无监督学习方法来训练分类器。强化学习(reinforcement learning,也称增强学习,自励学习)是一种介于有监督学习和无监督学习之间的一种机器学习方法,它利用少量的评价信息改善系统行为。强化学习与动物学习理论,认知科学,学习自动机理论有密切的关系。近年
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关 键 词: | 机器学习 强化学习 数据挖掘 LVQ聚类方法 神经网络 |
Reinforcement Learning Based LVQ Clustering Approach |
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Abstract: | A reinforcement clustering framework which constitutes Bernoulli stochastic neural units is proposed inthis paper. Reinforcement learning mechanism is introduced to LVQ clustering problems. Related algorithm LVQ-Ris developed and its property is analyzed in detail. The authors conclude that reinforcement learning can be also intro-duced to other on-line competitive clustering methods. Experiments show that LVQ-R has better performance than o-riginal LVQ approach. |
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Keywords: | Reinforcement learning Bernoulli stochastic unit LVQ |
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