基于粒子群的粗糙核聚类算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Rough kernel clustering algorithm based on particle swarm optimization
针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点,提出一神基于粒子群的粗糙核聚类算法.该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间,使样本变得线性可分,并结合粗糙集的思想,通过动态改变上下近似集的权重因子对边界对象进行有效处理,同时采用reliefF方法对样本属性进行加权处理,以解决混合数据的聚类问题,最后利用粒子群算法防止算法陷入局部最优.仿真实验表明,相对于其他改进算法,该算法具有较高的正确率和较…查看全部>>
According to the disadvantages of the K-means clustering algorithm such as easing to fall into local optimum, can not handle data of boundary objects and non-linear, this paper proposed a rough kernel clustering algorithm based on particle swarm. The sample in the input space was mapped to high-dimensional space by Mercer kernel, so that the sample characteristics which were not shown in the sample space would be appear in the high-dimensional space,and comb…查看全部>>
姚丽娟;罗可
长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114
信息技术与安全科学
聚类核函数粗糙集粒子群算法属性加权
clusteringkernel functionrough setPSOproperty weighted
《计算机应用研究》 2012 (8)
稳定约束非线性方程和最优化研究及其在电力系统中的应用
2854-2857,2902,5
国家自然科学基金资助项目(10926189,10871031)湖南省自然科学衡阳联合基金资助项目(10JJ8008)湖南省教育厅重点资助项目(10A015)
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