文件名称:核聚类算法及其在模式识别中的应用 (2006年)
文件大小:174KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-06-13 13:43:18
自然科学 论文
将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊 C-均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。
文件名称:核聚类算法及其在模式识别中的应用 (2006年)
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自然科学 论文
将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊 C-均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。