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为了提升聚类性能，文中提出基于凸差规划（DCP）的不完整数据填充聚类算法．采用DCP对核模糊c均值目标进行凸差化改造，实现DCP聚类和数据缺失项填充的交替优化过程，从理论上证明交替优化的收敛性．在UCI数据集上的实验验证文中算法在缺失数据填充和聚类上的优势．
基于凸差规划的不完整数据填充聚类
【摘 要】
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为了提升聚类性能，文中提出基于凸差规划（DCP）的不完整数据填充聚类算法．采用DCP对核模糊c均值目标进行凸差化改造，实现DCP聚类和数据缺失项填充的交替优化过程，从理论上证明交替优
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2017年1期
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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