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基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法
被引量:
5
1
作者
伍忠东
高新波
谢维信
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第9期23-28,共6页
针对分类型属性数据的聚类问题 ,将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c -均值算法 ,构造了基于核函数的模糊核c -均值聚类算法 .该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息 ,并且避免了模糊k modes算法中每次迭代...
针对分类型属性数据的聚类问题 ,将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c -均值算法 ,构造了基于核函数的模糊核c -均值聚类算法 .该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息 ,并且避免了模糊k modes算法中每次迭代均要直接计算类中心的缺点 ,提高了聚类的精确度和稳定性 ,同时该算法对模式 (类中心 )的初始值选择不敏感 .
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关键词
分类型属性数据
聚类
数据
挖掘
模糊C-均值
核方法
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题名
基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法
被引量:
5
1
作者
伍忠东
高新波
谢维信
机构
西安电子科技大学电子工程学院
深圳大学信息工程学院
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第9期23-28,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目 (6 0 2 0 2 0 0 4 )
文摘
针对分类型属性数据的聚类问题 ,将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c -均值算法 ,构造了基于核函数的模糊核c -均值聚类算法 .该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息 ,并且避免了模糊k modes算法中每次迭代均要直接计算类中心的缺点 ,提高了聚类的精确度和稳定性 ,同时该算法对模式 (类中心 )的初始值选择不敏感 .
关键词
分类型属性数据
聚类
数据
挖掘
模糊C-均值
核方法
Keywords
categorical data
clustering
data mining
fuzzy c -means
kernel method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法
伍忠东
高新波
谢维信
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
5
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