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K平面聚类算法的模糊改进及其鲁棒性研究
被引量：
2
1
作者
朱林
王士同
+1 位作者
潘永惠
韩斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期1923-1927,共5页
该文针对K平面聚类算法KPC(K-Plane Clustering)对噪声点敏感的缺陷,通过引入隶属度约束函数,推导出鲁棒的改进分割K平面聚类算法IFP-KPC(Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering),并利用Voronoi距离对IFP-KPC算法的鲁棒性...
该文针对K平面聚类算法KPC(K-Plane Clustering)对噪声点敏感的缺陷,通过引入隶属度约束函数,推导出鲁棒的改进分割K平面聚类算法IFP-KPC(Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering),并利用Voronoi距离对IFP-KPC算法的鲁棒性进行了合理解释。实验结果表明IFP-KPC算法较之于KPC算法具有更好的聚类效果。
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关键词
K平面聚类
改进模糊分割
Voronoi距离
鲁棒性
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职称材料
题名
K平面聚类算法的模糊改进及其鲁棒性研究
被引量：
2
1
作者
朱林
王士同
潘永惠
韩斌
机构
江南大学信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期1923-1927,共5页
基金
国家863项目(2006AA10Z313)
国家自然科学基金(60225015)
+1 种基金
国防应用基础研究基金项目(A1420461266)
2005年教育部科学研究重点基金项目(105087)资助课题
文摘
该文针对K平面聚类算法KPC(K-Plane Clustering)对噪声点敏感的缺陷,通过引入隶属度约束函数,推导出鲁棒的改进分割K平面聚类算法IFP-KPC(Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering),并利用Voronoi距离对IFP-KPC算法的鲁棒性进行了合理解释。实验结果表明IFP-KPC算法较之于KPC算法具有更好的聚类效果。
关键词
K平面聚类
改进模糊分割
Voronoi距离
鲁棒性
Keywords
K-plane clustering
Improved fuzzy partitions
Voronoi distance
Robustness
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
K平面聚类算法的模糊改进及其鲁棒性研究
朱林
王士同
潘永惠
韩斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
2
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