基于粒子群优化的软子空间聚类算法

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目标函数和子空间搜索策略决定软子空间聚类算法的性能,而聚类有效性分析是衡量其性能的主要指标.针对子空间聚类性能,提出基于粒子群优化的软子空间聚类算法(SC-WPSO).首先,利用K均值类型框架,结合类间分散度和特征权重,提出模糊加权软子空间聚类目标函数.然后,为跳出局部最优,将带惯性权重的粒子群算法作为子空间的搜索策略.最后,根据提出的聚类有效性函数,选取最佳聚类数目.在数据集上的实验证实SC-PSO能提高聚类准确度,同时自动确定最佳聚类数目.
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