| 一种改进的加权模糊核聚类算法 |
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| 引用本文： | 高翠芳,吴小俊.一种改进的加权模糊核聚类算法[J].数据采集与处理,2010,25(5). |
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| 作者姓名： | 高翠芳 吴小俊 |
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| 基金项目： | 教育部新世纪优秀人才计划项目，国家自然科学基金，江苏省自然科学基金，江南大学创新团队计划项目 |
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| 摘 要： | 聚类算法对初始值的依赖性较大,通常容易陷入局部最优, 很难得到稳定的聚类结果.为改善该问题,本文提出了一种改进的加权模糊核聚类算法,将迭代自组织的数据分析算法(ISODATA)的思想引入到加权模糊核聚类算法(WFKCA)中,利用聚类中心分裂/合并的中间结果来调整初始中心,降低了WFKCA算法收敛于局部最优的可能.改进算法采用特征空间中的计算度量,将单值标准差阈值扩展为标准差阈值向量,并增加了对聚类中心的调整幅度.实验结果显示,该算法在不同结构和维数的数据集上都取得了更稳定的聚类精度.
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| 关 键 词： | 模糊核聚类 ISODATA算法 局部最优 稳定性 |
Improved Algorithm for Weighted Fuzzy Kernel Clustering Analysis |
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| Gao Cuifang,Wu Xiaojun.Improved Algorithm for Weighted Fuzzy Kernel Clustering Analysis[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2010,25(5). |
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| Authors: | Gao Cuifang Wu Xiaojun |
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