文献类型：期刊文章

作　　者：伍忠东[1] 高新波[1] 谢维信[2]

机构地区：[1]西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071 [2]深圳大学信息工程学院,广东深圳518060

出　　处：《西安电子科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60202004)

年　　份：2004

卷　　号：31

期　　号：4

起止页码：533-537

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：将核方法的思想推广到模糊C 均值算法,构造了基于核函数的模糊核C 均值算法,使其能够聚类非超球体数据、被噪声污染数据、多种模式原型混合数据、不对称数据等多种数据结构,并指出一阶多项式模糊核C 均值算法等价于模糊C 均值算法.人工和实际数据的实验结果表明,与模糊C 均值算法相比,模糊核C 均值算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类.

关 键 词：聚类分析 模糊C-均值 核方法 无监督学习

分 类 号：TP391.41]