【摘 要】
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子空间聚类方法作为数据挖掘中的重要内容,在高维数据集的处理过程、数据点之间的相似度以及聚类效果中有着重要的影响。它们在文本分析、机器学习、生物分析等领域都有众多
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子空间聚类方法作为数据挖掘中的重要内容,在高维数据集的处理过程、数据点之间的相似度以及聚类效果中有着重要的影响。它们在文本分析、机器学习、生物分析等领域都有众多的应用。同时,子空间与较好的优化算法相结合会使得聚类效果更加准确,避免了聚类算法局部收敛的现象,对初值敏感的问题。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。本文针对子空间聚类性能,提出一种基于粒子群优化算法的软子空间聚类算法SC-ωSPO。首先,提出三种K均值聚类算法框架。然后,利用第三种K均值类型框架,结合类间分散度和特征权重,提出新的模糊加权软子空间聚类目标函数。其次,为了跳出局部最优,将带惯性权重的粒子群算法作为子空间的搜索策略。最后,根据提出的新聚类有效性函数,选取最佳聚类数目。通过在数据集上的实验,证实了 SC-ωPSO算法能够提高聚类准确度的同时,自动确定最佳聚类数目。
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