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高属性维稀疏数据聚类回归逻辑神经网络模型及学习算法
被引量：
3
1
作者
周永权
焦李成
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第8期1342-1345,共4页
针对高属性维稀疏数据聚类问题 ,定义了模糊取大逻辑神经元 ,给出一种新的单层离散型回归逻辑神经网络模型 ,由稀疏特征差异度组成的相似阵作为该网络的初始权矩阵 ,通过单层离散型回归逻辑神经网络学习算法 ,可求出相似矩阵的等价阵 ,...
针对高属性维稀疏数据聚类问题 ,定义了模糊取大逻辑神经元 ,给出一种新的单层离散型回归逻辑神经网络模型 ,由稀疏特征差异度组成的相似阵作为该网络的初始权矩阵 ,通过单层离散型回归逻辑神经网络学习算法 ,可求出相似矩阵的等价阵 ,根据等价阵 ,给定不同的阈值 ,可动态地、有效地实现对高属性维稀疏数据的归并 ,使得聚类结果更符合实际情况 ,聚类质量较高 .相比同类聚类算法 ,它具有学习、修正和应变功能 ,适用于大规模稀疏数据库和稀疏数据仓库的聚类分析 .
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关键词
稀疏特征
差异度
逻辑回归神经网络
动态聚类法
学习算法
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题名
高属性维稀疏数据聚类回归逻辑神经网络模型及学习算法
被引量：
3
1
作者
周永权
焦李成
机构
西安电子科技大学智能信息处理研究所
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第8期1342-1345,共4页
基金
国家自然科学基金 (No .60 1 330 1 0
60 372 0 4 5)
广西高校百名中青年学科带头人资助项目
文摘
针对高属性维稀疏数据聚类问题 ,定义了模糊取大逻辑神经元 ,给出一种新的单层离散型回归逻辑神经网络模型 ,由稀疏特征差异度组成的相似阵作为该网络的初始权矩阵 ,通过单层离散型回归逻辑神经网络学习算法 ,可求出相似矩阵的等价阵 ,根据等价阵 ,给定不同的阈值 ,可动态地、有效地实现对高属性维稀疏数据的归并 ,使得聚类结果更符合实际情况 ,聚类质量较高 .相比同类聚类算法 ,它具有学习、修正和应变功能 ,适用于大规模稀疏数据库和稀疏数据仓库的聚类分析 .
关键词
稀疏特征
差异度
逻辑回归神经网络
动态聚类法
学习算法
Keywords
Fuzzy sets
Learning algorithms
Mathematical models
Matrix algebra
Neural networks
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高属性维稀疏数据聚类回归逻辑神经网络模型及学习算法
周永权
焦李成
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
3
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参考文献
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