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题名动态加权模糊核聚类算法
被引量：5
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作者
李颖
李传龙
马龙
于水明
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机构
大连海事大学地理信息研究所
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第24期5584-5587,共4页
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基金
国家科技部支撑计划基金项目(2006BAC11B01)
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文摘
为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据。仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性。
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关键词
模糊聚类
非团状数据
加权模糊核聚类
核函数
非线性划分
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Keywords
fuzzy cluster method
non-group data
fuzzy clustering algorithm with dynamic weights
kernel function
non-linear divding
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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