【摘 要】
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为了减少高维数据“维数灾难”对聚类效果的影响,将高斯受限玻尔兹曼机与DBSCAN算法相结合。首先利用高斯受限玻尔兹曼机对训练数据进行降维,然后采用DBSCAN算法识别降维后的
【基金项目】
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地方高校国家级大学生创新创业训练计划项目(201710412014)
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为了减少高维数据“维数灾难”对聚类效果的影响,将高斯受限玻尔兹曼机与DBSCAN算法相结合。首先利用高斯受限玻尔兹曼机对训练数据进行降维,然后采用DBSCAN算法识别降维后的数据特异点,最后利用UCI数据集中的数据进行实验验证,并开发了相应演示系统。实验选取UCI数据集中的3组数据进行验证,结果发现,该方法准确率分别为0.778、0.714、0.900,分别比DBSCAN算法提高了0.19、0.514、0.186,效果优于DBSCAN算法。因此高斯受限玻尔兹曼机与DBSCAN算法结合不仅能提高识别结果准确
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