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为了对含有噪声和离群点的多特征类样本数据进行有效的聚类,提出了一种基于多核的改进模糊聚类算法。该算法选取子核函数构造多核函数,将输入的样本经多核函数进行映射,增加了不同类别样本间的区分度,提高核函数的学习能力和泛化能力。实验结果表明,该算法对于多样本数据具有比单核更好的聚类效果。
基于多核的改进模糊聚类算法
【摘 要】
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为了对含有噪声和离群点的多特征类样本数据进行有效的聚类,提出了一种基于多核的改进模糊聚类算法。该算法选取子核函数构造多核函数,将输入的样本经多核函数进行映射,增加
【机 构】
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广东理工学院信息工程系
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2018年5X期
【基金项目】
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河南省重点科技攻关项目(142102210231);校级项目(GKJ2017016)
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