基于局部分布的贝叶斯自适应共振理论增量聚类算法

• 作者: 孟建瑶 王玲
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 增量聚类算法 贝叶斯 自适应共振理论 不均衡数据
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 471-478
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 字数: 7308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.0049

摘要

针对传统的贝叶斯增量聚类算法需要人为设置参数,且对分布不均衡数据聚类效果不佳的问题,提出一种基于局部分布的贝叶斯自适应共振理论增量聚类算法.首先,利用数据快照读取数据;然后,在无需设置参数的情况下,考虑类簇的局部分布情况,自适应地确定新数据的所属类别,并更新获胜类簇;最后,确定相邻快照中类簇的演化关系.不同数据集的仿真结果表明,所提出的算法在准确性和自适应性方面均有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玲	北京科技大学自动化学院	49	475	10.0	20.0
2	孟建瑶	北京科技大学工业过程知识自动化教育部重点实验室	4	17	3.0	4.0