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摘要:
将流形距离作为样本间相似性的基本度量测度,加入成对约束信息,通过近邻传播得出新的度量矩阵.把聚类问题转化为一优化数学模型.采用克隆选择算法求解这个优化模型,得出最后的聚类结果,通过人工数据集和UCI标准数据集验证了这种方法具有较高的准确性.
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文献信息
篇名 基于流形距离的人工免疫半监督聚类算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 流形距离 半监督聚类 人工免疫算法
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 204-207
页数 分类号 TN915
字数 3404字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.11.048
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 郭新辰 东北电力大学理学院 15 86 5.0 9.0
2 李岩波 吉林大学数学学院 9 24 4.0 4.0
3 宋琼 东北电力大学理学院 3 54 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
共引文献  (28)
参考文献  (5)
节点文献
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
流形距离
半监督聚类
人工免疫算法
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
吉林省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.nedu.edu.cn/xxcx/xmzl/sqsjddxs2.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导