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将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。
核聚类算法及其在模式识别中的应用
【摘 要】
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将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。
【机 构】
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重庆师范大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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重庆师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2006年01期
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目（No.KJ050802）,重庆师范大学科研资助项目（No.05XLY003）
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