动态加权模糊核聚类算法

• 作者: 于水明 李传龙 李颖 马龙
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 非团状数据 加权模糊核聚类 核函数 非线性划分
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 5584-5587
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3107字
• 语种: 中文

摘要

为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法.该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据.仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马龙	大连海事大学地理信息研究所	20	169	7.0	12.0
2	李颖	大连海事大学地理信息研究所	89	536	12.0	18.0
3	李传龙	大连海事大学地理信息研究所	8	83	5.0	8.0
4	于水明	大连海事大学地理信息研究所	4	44	3.0	4.0