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题名模糊k-平面聚类算法
被引量：5
- 1
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作者
王颖
陈松灿
张道强
杨绪兵
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机构
南京航空航天大学计算机科学与工程系
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期704-710,共7页
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基金
国家自然科学基金No.60505004国家自然科学基金No.60473035
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文摘
在 k-平面聚类(kPC)算法的基础上,通过引入模糊隶属关系.提出模糊 k-平面聚类(FkPC)算法.与 kPC类似,FkPC 同样从原型选择的角度出发,以 k 个超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时,由于模糊隶属度的引入,FkPC 更能体现各样本点和与之对应的聚类平面的隶属关系.在人工数据集和标准数据集上的实验,均证实了 FkPC 算法的聚类有效性.更深入地揭示出除相似性度量之外,原型表示对聚类结果同样有着至关重要的影响.
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关键词
k-均值聚类
模糊k-均值聚类
k-平面聚类(kPC)
模糊k-平面聚类(fkpc)
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Keywords
k-Mean Clustering, Fuzzy k -Mean Clustering, k -Plane Clustering（kPC）, Fuzzy k-Plane Clustering（fkpc）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名正交模糊k平面聚类算法
被引量：3
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作者
应文豪
王士同
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机构
江南大学信息工程学院
常熟理工学院计算机科学与工程学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2011年第6期783-791,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(No.60903100
60975027)
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ11_0483)资助
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文摘
在模糊k平面聚类(KPC)算法的基础上,通过引入正交约束提出正交模糊k平面聚类算法(OFKPC).与KPC及模糊KPC(FKPC)类似,OFKPC仍从原型出发,用k组超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时根据KPC及FKPC的思想,中心超平面是用来尽量区分不同类样本,因此这些超平面法向量构成的矩阵可用来进行特征降维.在人工数据集和UCI数据集上实验表明,OFKPC算法不仅较FKPC算法有更好的聚类效果,且具有更强的特征降维能力.
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关键词
k平面聚类(kPC)
模糊k平面聚类(fkpc)
正交模糊k平面聚类
降维
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Keywords
k-Plane Clustering （kPC）, Fuzzy k-Plane Clustering, Reducing Dimensionality Clustering （fkpc）, Orthogonal Fuzzy k-Plane
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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