基于局部保留投影的堆叠隐空间模糊C均值算法

发布时间：2017-10-08 21:08

  本文关键词：基于局部保留投影的堆叠隐空间模糊C均值算法

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【摘要】：传统模糊聚类算法在处理复杂非线性数据时学习能力较差.针对此问题,文中基于极限学习机(ELM)理论,结合局部保留投影(LPP)与ELM特征映射,提出压缩隐空间特征映射算法,从而将原始数据从原空间映射至压缩ELM隐空间中.通过连接多个压缩隐空间特征映射,结合模糊聚类技术,提出基于LPP的堆叠隐空间模糊C均值算法.大量实验表明,文中算法对模糊指数的变化不敏感,在处理复杂非线性数据和存在类内差异的图像数据时,能够取得更精确、高效、稳定的学习效果.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;常熟理工学院计算机科学与工程学院;
【关键词】： 隐空间映射 极限学习机(ELM) 局部保留投影(LPP) 模糊C均值聚类 图像聚类
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61300151) 江苏省自然科学基金项目(No.BK20130155) 江苏省高校自然科学研究项目(No.13KJB520001)资助~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61300151),Natural Science Foundation of Jiangsu Province(No.BK20130155),Natural Scientific Research Project of Jiangsu Higher Education Institutions(No.13KJB520001)LIU Huan1,WANG Jun1,YING Wenh，

本文编号：996238