| 核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法 |
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| 引用本文： | 江南,王士同,贺杨成.核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法[J].计算机工程与设计,2011,32(9):3148-3152. |
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| 作者姓名： | 江南 王士同 贺杨成 |
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| 作者单位： | 江南大学数字媒体学院,江苏无锡,214122 |
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| 基金项目： | 国家863高技术研究发展计划基金项目，国家自然科学基金项目，国家自然科学基金重大研究计划基金项目 |
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| 摘 要： | 为了减小噪声点对聚类中心的影响,可能性聚类算法(PCM)把可能隶属关系引入到聚类的过程中,但是其往往趋向找到相同的集群。PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。针对上述问题,提出了一种核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法,该算法通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的群体转化成高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现融入噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。
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| 关 键 词： | 核 模糊聚类 模式识别 可能性 混合 |
Mercer-kernel based mixed C-means fuzzy clustering algorithm with optimized kernel parameters |
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| JIANG Nan,WANG Shi-tong,HE Yang-cheng.Mercer-kernel based mixed C-means fuzzy clustering algorithm with optimized kernel parameters[J].Computer Engineering and Design,2011,32(9):3148-3152. |
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| Authors: | JIANG Nan WANG Shi-tong HE Yang-cheng |
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| Affiliation: | (School of Digital Media,Jiangnan University,Wuxi 214122,China) |
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