切换回归模型的抗噪音聚类算法

• 作者: 何灵敏 孔繁胜 杨小兵
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 切换回归模型 聚类 抗噪音聚类算法
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 497-501
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2009.06.005

摘要

对切换回归模型的聚类方法一般都没有考虑到噪音的影响,因此在含有噪音数据的情况下,用这些方法聚类的结果就会出现一定的偏差.为了减弱聚类过程中噪音数据的影响,提出了一种新的具有抵抗噪音能力的聚类算法,称为抗噪音聚类算法.该算法通过将已知数据集划分为非噪音数据集和噪音数据集2个子集,然后对非噪音数据集进行聚类分析,估计出模型的各个参数.通过对噪音数据集和非噪音数据集进行不断地调整,同时不断地修正得到的参数估计值,从而得到对聚类结果的优化.实验表明,抗噪音聚类算法能够有效地克服噪音数据对聚类结果的影响,并估计出优质的参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何灵敏	中国计量学院计算机系	21	62	5.0	6.0
2	杨小兵	中国计量学院计算机系	17	99	4.0	9.0
3	孔繁胜	浙江大学计算机学院	56	825	14.0	27.0