基于核函数和相似度的动态聚类算法

被引：7

作者：

朱根标 ^{[1
]}

张凤鸣 ^{[1
]}

董群立 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安空军工程大学工程学院

[2] 解放军部队

来源：

关键词：

支持向量数据描述; 动态聚类; 基于相似度的方法; 二维稀疏矩阵; 权系数;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2006.03.051

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了基于最优超球面与支持向量机思想的动态聚类算法。该方法借鉴了最优超球面思想,通过构造一个二次规划问题,运用支持向量代替样本构造相似度度量矩阵,从而解决了不确定问题维度对计算复杂性的影响。仿真试验表明:该方法可以解决相互缠绕和凹聚类问题,并具有较好的抗干扰能力。

引用

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页数：3