基于监督学习的核拉普拉斯特征映射的FCM算法

摘要：

监督学习的核拉普拉斯特征映射，通过非线性核映射将样本数据投影到高维核特征空间，将流形结构和样本类别信息进行有效的结合后，提取嵌入在高维数据中的低维流形特征用于模糊C-均值聚类中，这样可以有效解决高维数据集中新样本的泛化性，并且能有效提高聚类的效果。

关键词：监督学习、拉普拉斯特征映射、流形结构、核方法、模糊C-均值聚类

分类号：TP14(自动化基础理论)

在线出版日期：2016-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：9-12,17