【摘 要】
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该文利用核化理论的思想,通过构造原空间样本对应于其特征空间中快速聚类算法的一种特殊距离来凸现样本的一些特殊的分类特点,改进了传统的快速聚类算法.核化理论中所使用核
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该文利用核化理论的思想,通过构造原空间样本对应于其特征空间中快速聚类算法的一种特殊距离来凸现样本的一些特殊的分类特点,改进了传统的快速聚类算法.核化理论中所使用核函数多种多样,不同的核函数构造了原空间样本在不同特征空间中不同的的距离,体现了样本不同的类别特点,在该文中,作者将原始空间样本距离和高斯函数映射下的特征空间距离加以对比,发现高斯函数具有对微小距离的放大作用和对大距离的抑制作用;因此在算法实验中作者采用了高斯函数,选择了较有代表性的5类样本点利用MATLAB6.5进行数值实验.
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