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基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类算法
被引量：
2
1
作者
杨欣欣
黄少滨
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期58-63,共6页
目前多数多视角聚类算法不考虑噪声问题,为了更有效地分析含有噪声数据的聚簇结构,提出了一种基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类(PCM-RMVC)算法,该算法同时利用多个视角空间中的特征信息,最小化每个视角空间中数据对象与聚簇中心的距离...
目前多数多视角聚类算法不考虑噪声问题,为了更有效地分析含有噪声数据的聚簇结构,提出了一种基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类(PCM-RMVC)算法,该算法同时利用多个视角空间中的特征信息,最小化每个视角空间中数据对象与聚簇中心的距离.推导出数据隶属度和每个视角权重的迭代更新规则,设计出聚类过程的迭代算法.实验表明:PCM-RMVC算法对噪声具有较强的鲁棒性,并且聚类效果优于五种有代表性的多视角聚类算法.
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关键词
数据挖掘
聚类
可能性C-均值
鲁棒性
多视角数据
聚簇数目
原文传递
题名
基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类算法
被引量：
2
1
作者
杨欣欣
黄少滨
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期58-63,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71272216)
国家科技支撑计划资助项目(2012BAH08B02)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HEUCF10063
HEUCFZ1212)
文摘
目前多数多视角聚类算法不考虑噪声问题,为了更有效地分析含有噪声数据的聚簇结构,提出了一种基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类(PCM-RMVC)算法,该算法同时利用多个视角空间中的特征信息,最小化每个视角空间中数据对象与聚簇中心的距离.推导出数据隶属度和每个视角权重的迭代更新规则,设计出聚类过程的迭代算法.实验表明:PCM-RMVC算法对噪声具有较强的鲁棒性,并且聚类效果优于五种有代表性的多视角聚类算法.
关键词
数据挖掘
聚类
可能性C-均值
鲁棒性
多视角数据
聚簇数目
Keywords
data
mining
clus
tering
possibilistic
C-means
robust
multi-view
data
number
of
clus
-
ters
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类算法
杨欣欣
黄少滨
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
2
原文传递
已选择
0
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参考文献
引证文献
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