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摘要:
软子空间聚类算法的性能主要取决于其目标函数和搜索策略.文中提出了一种基于差分演化算法的软子空间聚类算法DESC.首先,设计了一个结合模糊加权类内相似性和界约束权值矩阵的新目标函数.然后,提出了新的隶属度计算方法.最后,引入了一种有效的全局搜索算法——复合差分演化算法,并运用该算法优化新目标函数和搜索子空间中的聚类.实验表明,新目标函数和复合差分演化算法的引入有效地提高了软子空间聚类算法的性能,新算法较已有软子空间聚类算法有明显优势.
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文献信息
篇名 基于差分演化算法的软子空间聚类
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 高维数据 子空间聚类 差分演化 模糊聚类 文本分类
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2116-2128
页数 分类号 TP18
字数 11085字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2012.02116
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 印鉴 中山大学信息科学与技术学院 117 2906 26.0 51.0
2 毕志升 中山大学信息科学与技术学院 1 23 1.0 1.0
3 王甲海 中山大学信息科学与技术学院 12 546 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
高维数据
子空间聚类
差分演化
模糊聚类
文本分类
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
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导