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摘要:
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法.通过利用Mercer核,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后,在特征空间中进行聚类.由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地聚类.该核聚类方法在性能上比经典的聚类算法有较大的改进,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类.仿真实验的结果证实了核聚类方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 核聚类算法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 聚类分析 核函数 特征空间
年,卷(期) 2002,(6) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 587-590
页数 4页 分类号 TP301
字数 2938字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2002.06.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张莉 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室 34 1120 13.0 33.0
2 焦李成 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室 514 14586 52.0 103.0
3 周伟达 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室 14 1088 12.0 14.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
聚类分析
核函数
特征空间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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