| 基于核的非凸数据模糊K-均值聚类研究 |
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| 引用本文： | 叶吉祥,谭冠政,路秋静.基于核的非凸数据模糊K-均值聚类研究[J].计算机工程与设计,2005,26(7):1784-1785,1792. |
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| 作者姓名： | 叶吉祥 谭冠政 路秋静 |
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| 作者单位： | 长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076 |
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| 摘 要： | 将模糊K-均值聚类算法与核函数相结合，采用基于核的模糊K-均值聚类算法来进行聚类。核函数隐含地定义了一个非线性变换，将数据非线性映射到高维特征空间来增加数据的可分性。该算法能够解决模糊K-均值聚类算法对于非凸形状数据不能正确聚类的问题。
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| 关 键 词： | 核 模糊K-均值 聚类 |
| 文章编号： | 1000-7024（2005）07-1784-02 |
| 收稿时间： | 2004-09-24 |
| 修稿时间： | 2004-09-24 |
Fuzzy K-means clustering algorithm to non-spherical shape data based on kernel |
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| YE Ji-xiang,TAN Guan-Zheng,LU Qiu-jing.Fuzzy K-means clustering algorithm to non-spherical shape data based on kernel[J].Computer Engineering and Design,2005,26(7):1784-1785,1792. |
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| Authors: | YE Ji-xiang TAN Guan-Zheng LU Qiu-jing |
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| Abstract: | Fuzzy K-means clustering algorithm is introduced, which is based on kernel by integrating fuzzy K-means clustering algorithm with kernel. Kernel function implicitly defines a non-linear transformation that maps the data from their original space to a high dimensional feature space to increase the separability of data. This algorithm can solve the problem that the fuzzy K-means clustering algorithm cannot correctly cluster the non-soherical shape data. |
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| Keywords: | kernel fuzzy K-means clustering |
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