基于模糊一类支持向量机的核聚类算法

引进模糊概念替代距离拒绝尺度,定义具有支持向量特性的模糊隶属度函数,以描述训练点隶属于聚类集的程度.惩罚了边缘点对聚类中心的贡献权重,从而抑制了聚类中心的偏移,在避免复杂的参数搜索过程的同时,保证了算法的鲁棒性能.仿真结果表明,在相同初始条件下,改进算法较原算法对不规则分布数据的处理效率更高.