| 分块自适应加权改进大规模模糊聚类 |
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| 引用本文： | 田彦彦,孙静. 分块自适应加权改进大规模模糊聚类[J]. 机械设计与制造, 2021, 0(9): 279-282. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2021.09.062 |
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| 作者姓名： | 田彦彦 孙静 |
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| 作者单位： | 郑州工业应用技术学院机电工程学院,河南郑州451100;郑州工业应用技术学院机电工程学院,河南郑州451100;吉林大学软件学院,吉林长春130000 |
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| 摘 要： | 为解决传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法在处理大规模数据集时遇到的时间复杂和内存不足等瓶颈,提出基于大数据集抽样分块的多视角自适应模糊聚类算法,算法通过邻域正则约束提高传统FCM算法的抗噪性,通过低秩与熵加权约束提高多视角一致性,以提高算法对多样化数据聚类的适应性,最后通过Canopy算法初始...
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| 关 键 词： | 大规模数据聚类 邻域正则约束 多视角一致 数据抽样分块 自适应加权聚类 |
Improved Large-Scale Fuzzy Clustering with Block Adaptive Weighting |
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| TIAN Yan-yan,SUN Jing. Improved Large-Scale Fuzzy Clustering with Block Adaptive Weighting[J]. Machinery Design & Manufacture, 2021, 0(9): 279-282. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2021.09.062 |
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| Authors: | TIAN Yan-yan SUN Jing |
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