改进支持向量聚类算法的研究

摘要：

支持向量聚类,是在支持向量机理论的基础上发展出来的一种新颖的聚类方法,相比传统的各种聚类算法具有更好的表现.它通过二次规划问题求解,能得到全域最优解;能处理任意形状的聚类,对噪声能有效处理;无须事先指定聚类数目,而且参数少;容易处理高维数据.因此适合于希望提高准确度,而又可以离线实现的场合.

关键词：支持向量、聚类、核算法、二次规划

所属期刊栏目：14

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技攻关项目2001BA204B01-03

在线出版日期：2007-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1732-1735