【摘 要】
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针对迁移环境,提出了一种基于内部簇结构重构的迁移模糊聚类算法。首先,通过为每个对象分配权重,利用所有对象信息来描述内部簇结构。其次,为了重建目标域中的簇结构,应对目标域中对象稀疏分布或被噪声污染的问题,将源域和目标域联合在一起并重新计算目标域中每个对象的权重。第三,目标域中更新后的权重被认为是用于指导目标域学习的迁移知识。对不同类型数据集的实验结果表明,与其他类似算法相比,本研究所提出的迁移模糊聚类算法具有良好性能。
【机 构】
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安徽电子信息职业技术学院信息与智能工程系
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2021281),安徽省高校自然科学研究项目(KJ2020A1085),安徽省质量工程校企合作示范实训中心项目(2019xqsxzx56),安徽省质量工程教学研究项目(2020jyxm0124)。
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针对迁移环境,提出了一种基于内部簇结构重构的迁移模糊聚类算法。首先,通过为每个对象分配权重,利用所有对象信息来描述内部簇结构。其次,为了重建目标域中的簇结构,应对目标域中对象稀疏分布或被噪声污染的问题,将源域和目标域联合在一起并重新计算目标域中每个对象的权重。第三,目标域中更新后的权重被认为是用于指导目标域学习的迁移知识。对不同类型数据集的实验结果表明,与其他类似算法相比,本研究所提出的迁移模糊聚类算法具有良好性能。
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