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题名基于核函数和相似度的动态聚类算法
被引量：8
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作者
朱根标
张凤鸣
董群立
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机构
西安空军工程大学工程学院
解放军
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2006年第3期178-179,184,共3页
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文摘
提出了基于最优超球面与支持向量机思想的动态聚类算法。该方法借鉴了最优超球面思想,通过构造一个二次规划问题,运用支持向量代替样本构造相似度度量矩阵,从而解决了不确定问题维度对计算复杂性的影响。仿真试验表明:该方法可以解决相互缠绕和凹聚类问题,并具有较好的抗干扰能力。
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关键词
支持向量数据描述
动态聚类
基于相似度的方法
二维稀疏矩阵
权系数
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Keywords
Support vector data description （SVDD）, Dynamic clustering, Similarity-based method, Two-dimensional sparse matrix, Weight-coefficient
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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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