改进的半监督模糊聚类算法
针对Grira等近期提出的利用点对约束的半监督模糊聚类算法,其约束项与竞争聚类算法(CA)的目标函数之间数量级不一致,造成隶属度调整过度的问题,在重新定义目标函数的基础上提出一种改进算法,约束惩罚函数采用约束点对中两个样本新的联合表达式,使数量级与经典模糊聚类算法一致.实验结果显示,新算法的约束项与CA目标函数之间能很好地协调合作,并能通过对模糊隶属度的适度调整,实现更准确的聚类.
半监督模糊聚类、竞争聚类算法、点对约束、惩罚代价函数
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TP311(计算技术、计算机技术)
教育部新世纪优秀人才计划项目NCET-06-0487;国家自然科学基金项目60572034;60973094;江苏省自然科学基金项目BK2006081;江南大学创新团队计划项目JNIRT0702
2010-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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