基于模拟退火的无监督核模糊聚类算法

被引：16

作者：

曲福恒 ^{[1
]}

胡雅婷 ^{[2
]}

马驷良 ^{[1
]}

机构：

[1] 吉林大学数学研究所

[2] 吉林农业大学信息技术学院

来源：

吉林大学学报(理学版) | 2009年 / 47卷 / 02期

关键词：

可能性聚类; 模拟退火; 可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗; 核函数; 聚类有效性;

D O I：

10.13413/j.cnki.jdxblxb.2009.02.047

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

提出一种新的核可能性聚类模型,该模型以核可能性Xie-Beni聚类有效性指标作为代价函数,基于可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的模拟退火方法作为优化策略,聚类个数可以在给定的范围内进行变动,最优的聚类个数与聚类划分被自动获得.比普通的基于模拟退火的(核)可能性聚类具有更高的效率,且避免了普通(核)可能性聚类中易产生重合聚类的缺陷.人造数据集和真实数据集上的对比实验表明了算法的有效性.

引用

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