切换回归模型的抗噪音聚类算法

摘要：

对切换回归模型的聚类方法一般都没有考虑到噪音的影响,因此在含有噪音数据的情况下,用这些方法聚类的结果就会出现一定的偏差.为了减弱聚类过程中噪音数据的影响,提出了一种新的具有抵抗噪音能力的聚类算法,称为抗噪音聚类算法.该算法通过将已知数据集划分为非噪音数据集和噪音数据集2个子集,然后对非噪音数据集进行聚类分析,估计出模型的各个参数.通过对噪音数据集和非噪音数据集进行不断地调整,同时不断地修正得到的参数估计值,从而得到对聚类结果的优化.实验表明,抗噪音聚类算法能够有效地克服噪音数据对聚类结果的影响,并估计出优质的参数.

关键词：切换回归模型、聚类、抗噪音聚类算法

所属期刊栏目：4

分类号：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60842009

在线出版日期：2010-05-10（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：497-501