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题名结构α-熵的加权高斯混合模型的子空间聚类
被引量：9
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作者
李凯
张可心
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机构
河北大学网络空间安全与计算机学院
河北省机器视觉工程研究中心
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期718-725,共8页
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基金
河北省自然科学基金(No.F2018201060)。
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文摘
利用信息熵或模糊熵确定子空间聚类中每个簇的不同特征,较好地解决了高维数据的子空间聚类.为了进一步提高聚类算法的性能,将权向量的负结构α-熵引入到高斯混合模型中,获得了结构α-熵的加权高斯混合的子空间聚类模型,提出了结构α-熵的加权高斯混合模型的子空间聚类算法SEWMM(Structuralα-Entropy Weighting Mixture Model),该算法不仅可以发现高维数据空间中位于不同子空间的簇,而且能够获得子空间中具有不同形状体积的簇.同时,进一步分析了算法的收敛性与时间复杂性.通过选取UCI(University of California,Irvine)标准数据集及图像数据集,对提出的算法SEWMM进行了实验,并与一些典型的聚类算法进行了比较,表明了提出的算法在总体性能上具有一定的提升.
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关键词
模糊熵
结构α-熵
特征加权
高斯混合模型
高维数据
子空间聚类
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Keywords
fuzzy entropy
structuralα-entropy
feature weighting
Gaussian mixture model
high-dimensional data
subspace clustering
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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