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摘要:
受益于独有的可能性聚类特性,较之传统FCM、k-means等基于类均值方法,PCM拥有更佳的聚类效果和抗噪性能.但PCM为传统单视角聚类算法,其在面对新兴多视角聚类场景时,往往效果欠佳.为解决此问题,基于PCM,提出一种新型的称为模糊加权多视角可能性聚类WCo-PCM算法.WCo-PCM显著优点在于其具备对各视角的自适应加权.有关UCI数据集的实验结果表明该算法较传统聚类算法及多视角聚类算法更具抗干扰性,有着更佳的聚类性能.
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文献信息
篇名 模糊加权多视角可能性聚类算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 可能性聚类 多视角聚类 模糊加权 抗干扰性
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 294-298,328
页数 6页 分类号 TP181
字数 5268字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.050
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 夏鸿斌 江南大学数字媒体学院 24 148 6.0 11.0
2 王振辉 江南大学数字媒体学院 1 1 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
可能性聚类
多视角聚类
模糊加权
抗干扰性
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
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