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基于核的K-均值聚类
:将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中,提出了一种核K-均值聚类算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待聚类的样本经过 一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K-均值聚类。同时还将一种新的核 函数应用于核K-均值聚类中以提高算法的速度。为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K-均值聚类和核K-均值聚类,实验结 果显示对于一些特殊的类分布数据,核K-均值聚类比K-均值聚类具有更好的聚类效果
2022-04-21 23:18:38
138KB
核K-均值聚类;K-均值聚类;核函数;支持向量机
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