稀疏约束的嵌入式模糊均值聚类算法
王继奎1; 杨正国1; 易纪海1; 刘学文1; 王会勇2; 聂飞平3
2020-12-15
发表期刊复旦学报(自然科学版)
期号2020,59(06)页码:725-733
摘要降维作为聚类问题的关键预处理步骤被用来抽取高维数据潜在的低维子空间结构.面对高维数据聚类,传统的策略是首先采用降维技术提取高维数据嵌入在低维空间的潜在数据结构,然后利用一个聚类算法完成数据聚类.然而,这种两阶段优化策略的聚类性能往往不如直接优化统一的目标函数.因此,在模糊聚类算法的基础上,本文提出了一种稀疏约束的嵌入式模糊均值聚类算法(EFSC),该方法结合线性正交投影技术在对高维数据降维的同时完成聚类.EFSC模型对模糊矩阵施加了稀疏约束来提升聚类性能.理论分析与实验结果证明了本文提出的EFSC算法的有效性.
关键词高维数据 降维 模糊聚类 稀疏约束
DOI10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2020.06.009
URL查看原文
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/154
专题信息工程与人工智能学院
作者单位1.. 兰州财经大学信息工程学院;;
2.. 桂林电子科技大学数学和计算科学学院;;
3.. 西北工业大学光学影像分析与学习中心
第一作者单位信息工程与人工智能学院
推荐引用方式
GB/T 7714
王继奎,杨正国,易纪海,等. 稀疏约束的嵌入式模糊均值聚类算法[J]. 复旦学报(自然科学版),2020(2020,59(06)):725-733.
APA 王继奎,杨正国,易纪海,刘学文,王会勇,&聂飞平.(2020).稀疏约束的嵌入式模糊均值聚类算法.复旦学报(自然科学版)(2020,59(06)),725-733.
MLA 王继奎,et al."稀疏约束的嵌入式模糊均值聚类算法".复旦学报(自然科学版) .2020,59(06)(2020):725-733.
条目包含的文件
条目无相关文件。
个性服务
查看访问统计
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[王继奎]的文章
[杨正国]的文章
[易纪海]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[王继奎]的文章
[杨正国]的文章
[易纪海]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[王继奎]的文章
[杨正国]的文章
[易纪海]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。