基于闵科夫斯基距离的特征权重自调节软子空间聚类算法

摘要：

针对特征权重自调节软子空间聚类(soft subspace clustering with feature weight self-adjustment mechanism,SC-FWSA)算法使用欧氏距离,存在对数据适应性较差的问题,将SC-FWSA算法中的欧氏距离拓展为闵科夫斯基距离(Minkowski distance),提出一种基于闵科夫斯基距离的特征权重自调节软子空间聚类(Minkowski distance based soft subspace clustering with feature weight self-adjustment mechanism,MSC-FWSA)算法,MSC-FWSA算法有效提高了SC-FWSA算法对数据的适应性.若干真实数据集上的对比性实验验证了MSC-FWSA算法的有效性.

关键词：聚类、特征加权、软子空间聚类、闵科夫斯基距离

所属期刊栏目：33

分类号：TP391;TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61102095;陕西省自然科学基金资助项目2014JM8307;陕西省科技计划项目2014KJXX-72;陕西省教育厅专项科研计划基金资助项目14JK1661

在线出版日期：2016-11-03（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：2688-2692