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在核k-means聚类中随机选取的初始聚类中心容易造成算法失效。为此,提出一种基于密度估计的聚类中心确定方法。通过kd-tree的思想选择概率密度较大且相互分离的点作为初始聚类中心,使用小波核函数描述非线性映射。在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,该方法错误率较低。
基于Parzen窗估计的核k-means聚类方法
【摘 要】
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在核k-means聚类中随机选取的初始聚类中心容易造成算法失效。为此,提出一种基于密度估计的聚类中心确定方法。通过kd-tree的思想选择概率密度较大且相互分离的点作为初始聚
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队,海军航空工程学院控制工程系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年S1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61004002)
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