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基于深度信念网络的K-means聚类算法研究
作者单位:
;1.新疆大学信息科学与工程学院;2.新疆大学软件学院
摘 要:
针对传统K-means聚类算法对高维非线性数据聚类效果不佳、聚类时间消耗大的问题,文中对高维数据的预处理进行研究,提出一种基于深度信念网络(DBN)的K-means聚类算法(DBNOK)。此算法首先使用多层受限玻尔兹曼机(RBM)对数据进行特征学习,并将学习到的隐含特征进行K-means相关参数和初始聚类中心进行交叉迭代优化。用DBNOK算法分别在低维数据集和高维数据集上进行实验,结果表明,DB-NOK算法聚类准确率优于标准的K-means算法和模糊均值聚类(FCM)算法。
关 键 词:
K-means算法
深度信念网络
受限玻尔兹曼机
高维数据
聚类分析
FCM算法
Research on K-means clustering algorithm based on deep belief network
Abstract:
Keywords:
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