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摘要:
由于传统的多核聚类算法忽略了局部密度和过度限制学习最优核的表示能力,提出了 一种自适应局部核的最优邻域多核聚类算法.首先通过选择不同数目的邻域构造自适应局部核,邻域之间的相似度由一个预定义的阈值下界进行度量.然后将构造的自适应局部核应用于多核聚类模型,同时放宽了最优核的刚性约束.最后在6个具基准数据集上验证了提出聚类算法的优越性和有效性.
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文献信息
篇名 自适应局部核的最优邻域多核聚类
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 多核聚类算法 局部密度 自适应 刚性约束
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 人工智能驱动的自动化
研究方向 页码范围 182-192
页数 11页 分类号 TP311.13
字数 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.20210479
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研究主题发展历程
节点文献
多核聚类算法
局部密度
自适应
刚性约束
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
总被引数(次)
44239
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