基于粒子群算法的投影寻踪分类模型研究

被引：9

作者：

林泉 ^{[1
]}

朱沅海 ^{[1
]}

叶吉祥 ^{[2
]}

机构：

[1] 长沙理工大学计算机与通信工程学院

[2] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

长沙交通学院学报 | 2008年 / 02期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

粒子群算法; 投影寻踪分类模型; 窗口密度; 维数祸根;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081202 ;

摘要：

投影寻踪分类模型将高维分析问题的数据投影到最佳投影方向上,将其转化为一维问题进行分析研究,其实质是一种降维处理技术,以达到在低维空间分析高维非线性数据的目的.寻找最佳投影方向是一个优化搜索过程,PSO算法可以有效地应用于投影寻踪分类模型中最佳投影方向的搜索.用最佳投影方向计算样本数据的最佳投影值,根据K-均值聚类算法对投影值进行聚类,获取聚类结果.

引用

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页数：6

共 9 条

[1] 基于模糊聚类的粒子群优化算法 [J].