【摘 要】
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A novel model of fuzzy clustering using kernel methods is proposed. This model is called kernel modified possibilisticc-means (KMPCM) model. The proposed model
【机 构】
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College of Information Science and Technology,School of Electrical and Information Engineering
【基金项目】
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the 15th Plan for National Defence Preventive Research Project;
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A novel model of fuzzy clustering using kernel methods is proposed. This model is called kernel modified possibilisticc-means (KMPCM) model. The proposed model is an extension of the modified possibilistic c-means (MPCM) algorithm byusing kernel methods. Different from MPCM and fuzzy c-means (FCM) model which are based on Euclidean distance, theproposed model is based on kernel-induced distance. Furthermore, with kernel methods the input data can be mappedimplicitly into a high-dimensional feature space where the nonlinear pattern now appears linear. It is unnecessary to docalculation in the high-dimensional feature space because the kernel function can do it. Numerical experiments show thatKMPCM outperforms FCM and MPCM.
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