联机核模糊C均值聚类方法

被引：11

作者：

吴小燕

陈松灿

机构：

[1] 南京航空航天大学计算机科学与技术学院

来源：

系统工程与电子技术 | 2012年 / 34卷 / 12期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

核方法; 联机核模糊C均值; 联机多核模糊C均值;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

基于核模糊C均值(kernel fuzzy C-means,KFCM)提出了一种针对较大规模数据的联机核模糊C均值(online kernel fuzzy C-means,OKFCM)算法,同时考虑到核参数的选择困境,借鉴多核学习思想,进一步衍生出了联机多核模糊C均值(online multiple kernel fuzzy C-means,OMKFCM)算法。由此,在有效缓和核参数选择难题的同时,新算法不仅继承了KFCM优越的聚类特性且适合聚类数据流。最后,在人工和真实数据集上验证了新提出的核联机算法比现有基于划分的大规模数据处理算法具有更好的性能。

引用

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