基于特征加权距离的双指数模糊子空间聚类算法
, PP. 1207-1210
Keywords: 模糊聚类,特征加权距离,全局收敛性,非平衡数据集
Abstract:
传统的模糊聚类算法(FCM)使用欧氏距离计算数据点之间的差异时,对于高维数据集聚类效果不够理想.对此,以FCM算法的目标函数为基础,用特征加权距离代替传统的欧氏距离,同时向约束条件中引入指数,提出了一种基于特征加权距离的双指数模糊子空间聚类算法,并讨论了该算法的收敛性.实验表明,所提出算法可以有效提取高维数据集各类别的相关特征,在真实数据集上有较好的聚类效果.
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