【摘 要】
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针对 k-means算法存在的相似性度量、准则函数优化效果不理想及多维流形数据分析性能效果不好等问题,引入Finsler几何中的Finsler度量,提出了一种基于Finsler几何的k-means算法
【基金项目】
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国家自然科学基金,东吴学者计划,苏州大学敬文书院“3I工程”重点项目资助.
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针对 k-means算法存在的相似性度量、准则函数优化效果不理想及多维流形数据分析性能效果不好等问题,引入Finsler几何中的Finsler度量,提出了一种基于Finsler几何的k-means算法,并在UCI数据集和ORL人脸数据库上与传统 k-means算法及SBKM 算法进行了比较,实验结果验证了该算法的可行性和有效性。
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