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摘要:
针对多类样本数据,提出1种多核模糊聚类算法.通过选取子核函数及其参数构造多核函数,使得输入空间的样本经多核函数映射后,增大不同类别样本间的差别,提高核函数的学习能力和泛化能力.聚类实验表明,多核函数模糊聚类对于多类样本数据具有比单核更好的聚类效果.
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文献信息
篇名 多核模糊聚类算法的研究
来源期刊 中国海洋大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 多核函数 核聚类 模糊C-均值 特征空间
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 1047-1050
页数 4页 分类号 TP181
字数 2939字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-5174.2009.05.029
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 赵犁丰 中国海洋大学信息科学与工程学院电子系 24 196 8.0 13.0
2 王栋 中国海洋大学信息科学与工程学院电子系 25 132 6.0 11.0
3 李新 中国海洋大学信息科学与工程学院电子系 1 20 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多核函数
核聚类
模糊C-均值
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
中国海洋大学学报(自然科学版)
月刊
1672-5174
37-1414/P
大16开
青岛市松岭路238号
24-31
1959
chi
出版文献量(篇)
4553
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21
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47584
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