10.3969/j.issn.1006-4710.2013.02.019
稳健的软子空间聚类算法
针对软子空间聚类算法(Soft Subspace Clustering,SSC)对噪声敏感的问题,基于非欧氏距离,提出稳健的软子空间聚类(Robust Soft Subspace Clustering,RSSC)算法.RSSC通过在数据点每一维特征上赋予数据点权函数来提高算法在噪声环境中对聚类中心估计的准确性,进而提高算法的稳健性.实验结果表明,RSSC不仅能有效地选取数据的局部特征,而且具有良好的抗噪声性.
局部特征加权、稳健聚类、非欧距离
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目11171043;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目CHD2012TD015;中央高校基本科研业务基金资助项目CHD2010JC060
2013-08-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
221-227,237