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基于核的K-均值聚类
引用本文:孔锐,张国宣,施泽生,郭立. 基于核的K-均值聚类[J]. 计算机工程, 2004, 30(11): 12-13,80
作者姓名:孔锐  张国宣  施泽生  郭立
作者单位:中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026
基金项目:高校博士点学科专项基金资助项目(20020358033)
摘    要:将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中,提出了一种核K-均值聚类算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待聚类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K-均值聚类。同时还将一种新的核函数应用于核K-均值聚类中以提高算法的速度。为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K-均值聚类和核K-均值聚类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K-均值聚类比K-均值聚类具有更好的聚类效果。

关 键 词:核K-均值聚类  K-均值聚类  核函数  支持向量机
文章编号:1000-3428(2004)11-0012-02

Kernel-based K-means Clustering
KONG Rui,ZHANG Guoxuan,SHI Zesheng,GUO Li. Kernel-based K-means Clustering[J]. Computer Engineering, 2004, 30(11): 12-13,80
Authors:KONG Rui  ZHANG Guoxuan  SHI Zesheng  GUO Li
Abstract:The paper applieds the idea of kernel-based learning methods to K-means clustering. It proposes an algorithm of kernel K-means clustering. The idea of the algorithm is firstly map the data from their original space to a high dimensional space (or kernel space) where the data are expected to be more separable then perform K-means clustering in the high dimensional space. Meanwhile it improves the speed of the algorithm by using a new kernel function---conditionally positive definite kernel (CPD). The performance of new algorithm is demonstrated to be superior to that of K-means clustering algorithm by experiments on artificial and real data.
Keywords:Kernel K-means clustering  K-means clustering  Kernel function  Support vector machines(SVM)  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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