论文部分内容阅读
利用一种新的距离测度将Dave的广义噪声聚类（GNC）扩展成非欧氏距离的广义噪声聚类（NGNC）。模糊C-均值聚类（FCM）和广义噪声聚类都是基于欧氏距离的模型，与它们不同之处在于NGNC是基于非欧氏距离的模型，建立在鲁棒统计观点和势函数基础上，这种非欧氏距离比欧氏距离更加鲁棒，因此NGNC算法比GNC算法更加鲁棒。并且，建立在新的距离测度上的NGNC在处理噪声和野值方面比GNC和FCM更好。实验结果表明了NGNC的良好特性。