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提出了一种加权模糊聚类算法,其优势在于能在实现有效聚类的同时,对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序.因此,本文所提出的方法具有鲁棒性,并可对所得的特征排序进行特征选择,实验结果表明了该方法具有上述优势.
具有特征排序功能的鲁棒性模糊聚类方法
【摘 要】
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提出了一种加权模糊聚类算法,其优势在于能在实现有效聚类的同时,对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序.因此,本文所提出的方法具有鲁棒性,并可对所得的特征排序进行特征选择,实验结果表明了该方法具有上述优势.
【机 构】
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江南大学信息工程学院,盐城工学院信息工程学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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2009年02期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）（2007AA1Z158,2006AA10Z313）,国家自然科学基金（60773206,60704047）,浙江大学CAD＆CG国家重点实验室开放课题资助
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