【摘 要】
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针对在支持向量聚类，当样本分布不均匀时，单宽度的高斯核限制了支持向量机泛化性能，影响了聚类效果的问题，提出一种基于加权多宽度高斯核函数的支持向量聚类算法。加权多宽度高斯
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（40427001）
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针对在支持向量聚类，当样本分布不均匀时，单宽度的高斯核限制了支持向量机泛化性能，影响了聚类效果的问题，提出一种基于加权多宽度高斯核函数的支持向量聚类算法。加权多宽度高斯核函数比单宽度的高斯核有更多的可调参数，通过多参数调节，可提高泛化能力，改善聚类效果。仿真实验表明，与单宽度的高斯核相比，加权多宽度高斯核可以有效聚类，从而证明了该算法的有效性。
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