基于凸差规划的不完整数据填充聚类

• 作者: 贺丹 陈松灿
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 不完整数据 缺失项填充 凸差规划(DCP) 核模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 81-88
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201701009

摘要

为了提升聚类性能,文中提出基于凸差规划(DCP)的不完整数据填充聚类算法.采用DCP对核模糊C均值目标进行凸差化改造,实现DCP聚类和数据缺失项填充的交替优化过程,从理论上证明交替优化的收敛性.在UCI数据集上的实验验证文中算法在缺失数据填充和聚类上的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈松灿	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	120	1370	19.0	32.0
2	贺丹	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	8	2.0	2.0