一种基于核的模糊聚类算法

• 作者: 曲福恒 胡雅婷 马驷良
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 核函数 模糊c均值 特征空间
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1137-1141
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2008.06.028

摘要

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一种基于核的模糊聚类算法.通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能.同时, 算法改进了模糊c均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性.在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、空间复杂度与较好的聚类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马驷良	吉林大学数学研究所	49	577	13.0	21.0
2	胡雅婷	吉林农业大学信息技术学院	18	68	5.0	7.0
3	曲福恒	吉林大学数学研究所	2	34	2.0	2.0