【摘 要】
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聚类分析在工程领域如生物序列分析、图像分割、文本分析等广泛应用。聚类方法涉及广泛,而基于概率统计理论的方法是其中的一大类。从最基本的FCM模型出发,阐述了势函数(Pote
【机 构】
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郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41171341);教育部新世纪优秀人才支持计划;河南省科技创新杰出青年计划(114100510006);航空科学基金光电控制技术国防科技重点实验室资助项目(20095155008);河南省科技厅科技攻关项目(122102210227);河南省科技厅基础与前沿技术研究计划项目(092300410140);河南省教育厅项目(2011B520038,2010B520032);
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聚类分析在工程领域如生物序列分析、图像分割、文本分析等广泛应用。聚类方法涉及广泛,而基于概率统计理论的方法是其中的一大类。从最基本的FCM模型出发,阐述了势函数(Potential)、山脉(Mountain)函数聚类方法、信息熵方法,分析比较了这些方法的适用范围和优缺点,介绍了当今流行的核聚类、谱聚类和高斯混合模型聚类方法及其求解过程,并分析了它们的优缺点、计算复杂性等指标。最后,介绍了一些崭新的聚类模型的研究方向。
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