一种基于标签传递和变权的半监督模糊聚类方法

发布时间：2017-12-11 07:35

  本文关键词：一种基于标签传递和变权的半监督模糊聚类方法

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【摘要】：提出了一类基于标签传递的半监督模糊聚类模型,得到了其隶属度和聚类中心的、具有简洁形式的迭代求解公式.设计了一种算法将已知的类别标签传递给未标签数据,这些类别标签可以合理、有效地作用于整个数据集,从而增加了标签数据的作用.在人工数据集、乳腺癌数据集以及黄瓜数据集上的实验验证了该聚类方法的有效性.
【作者单位】： 泉州医学高等专科学校公共基础部;泉州师范学院智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室;
【基金】：福建省教育厅科技项目(JK2013037) 福建省中青年教师教育项目(JA14262)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 聚类算法(Clustering Algorithm)的目的是把一个数据集X={xk},k=1,2,…,n按照数据结构分成若干类别.现有的比较成熟的聚类算法有k-means[1],fuzzy c-means(FCM)[2]等,它们可以根据数据之间的距离信息,将相似的数据聚成一类,而将不相似的数据划分到不同类别.与聚类算法不同,分

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本文编号：1277626