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赵佳

作品数:2 被引量:8H指数:2
供职机构:江南大学数字媒体学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇模糊聚类
  • 2篇聚类
  • 1篇子空间
  • 1篇子空间聚类
  • 1篇子空间聚类算...
  • 1篇聚类算法
  • 1篇空间聚类
  • 1篇空间聚类算法
  • 1篇观测点
  • 1篇M算法
  • 1篇CFC
  • 1篇FCM算法
  • 1篇创意

机构

  • 2篇江南大学

作者

  • 2篇王士同
  • 2篇赵佳

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 2篇2017
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
特征加权距离的半监督模糊子空间聚类算法被引量:6
2017年
针对已有的基于特征加权距离的双指数模糊子空间聚类算法(DI-FSC)没有充分利用数据集中的已知信息,提出利用少量监督信息辅助聚类过程的特征加权距离的半监督模糊子空间聚类算法(SS-FSC).通过在该算法中加入特征加权距离来改善传统聚类中利用欧氏距离计算数据点之间差异的不足;同时向约束条件中引入指数r和β,增加了算法的灵活性.实验表明,所提出的算法在少量监督信息的辅助下,在真实数据集上有较好的聚类效果.
赵佳王士同
关键词:模糊聚类子空间
创意FCM算法被引量:2
2017年
针对现有模糊聚类方法仅仅是对已有数据点的聚类的不足,提出了在已有数据集的基础上找到新的一类集群的聚类方法 CFCM。该算法在FCM算法的基础上,通过引入观测点P作为聚类的先验知识,来大致确定未知集群的聚类中心,定义了权重系数λ来限定观测点对新的一类聚类中心形成的影响程度。人造数据集和UCI真实数据集的实验结果表明,该算法不仅对已知数据点有较好的聚类效果,并且可以在观测点P的作用下在特定区域创造出新的一类无已知数据点的集群中心点的大致位置,因而在实际中有潜在应用价值。
赵佳王士同
关键词:模糊聚类观测点
共1页<1>
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