基于双重迭代聚类的模糊投影寻踪聚类算法
建立了一种新的聚类算法——模糊投影寻踪聚类(fuzzy projection pursuit cluster,FPPC)算法,实现了投影寻踪聚类(projection pursuit clustering,PPC)算法与模糊聚类迭代(fuzzy clustering iterative,FCI)算法的良好融合.FPPC算法首先建立了一种新的投影指标函数,该函数由投影值标准差和投影点广义欧氏权距离平方和构成,能避免传统PPC中选取惟一参数密度窗宽时完全依赖经验来决定的问题;然后采用投影技术对高维数据进行降维处理,执行FCI步骤来对低维样本集进行初次聚类运算;接着通过寻找最优投影方向的过程,对样本集进行PPC的二重聚类.在FPPC求解过程中,运用了由混沌理论、文化算法与差分进化算法融合而成的混沌文化差分进化算法进行优化处理.实验仿真表明,FCI与PPC双重迭代聚类的FPPC算法拥有更优的聚类精度及有效性.
聚类算法、模糊投影寻踪聚类、投影寻踪聚类、模糊聚类迭代、混沌文化差分进化
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TP18;P208(自动化基础理论)
The Open Research Program of Changjiang River Scientific Research Institute,Nos.CKWV2014219/KY,CKWV2014213/KY;the National Natural Science Foundation of China,Nos.51239004,51309104;the Scientific Research Program of Hubei Provincial Departament of Education,No.Q20151407;the Open Research Program of Hubei Province Cyclic Economy Research Center,No.HXFKY1502.长江科学院开放研究基金CKWV2014219/KY,CKWV2014213/KY;国家自然科学基金51239004,51309104;湖北省教育厅科学研究计划Q20151407;湖北循环经济发展研究中心开放研究基金HXFKY1502.
2016-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
932-938
