【摘 要】
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本文提出了一种新的带有同步化特征选择的聚类算法,称为"具有同步化特征选择的迭代紧凑非平行支持向量聚类算法"(IT-NHSVC-SFS).在具有两个非平行超平面的学习模型中使用迭代
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,中电科大数据研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61772117);“十三五”装备预研领域基金(No.6140312010203);军委科技委前沿探索项目(No.1816321TS00105301);四川省科技服务业示范项目(No.2018GFW0150);中电集团公司第五十四研究所开放课题(No.185686)
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本文提出了一种新的带有同步化特征选择的聚类算法,称为"具有同步化特征选择的迭代紧凑非平行支持向量聚类算法"(IT-NHSVC-SFS).在具有两个非平行超平面的学习模型中使用迭代(交替)优化算法完成聚类,同时引入两种类型的正则项,分别是欧几里得范数和无穷范数,欧几里得范数用于提升聚类模型的泛化能力,无穷范数实际上是对两个非平行超平面进行同步化地隐式特征抽取,从而降低来自于不相关特征的聚类噪音,保证了模型的聚类精度,并引入一组束缚变量(bounding variables)避免无穷范数的
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