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将核学习方法的思想和改进的选择C-均值聚类算法相结合，提出了一种改进的模糊核聚类算法，使其能对非超球体、含有噪音和离群点及样本不均衡的数据进行有效的聚类．通过引入高斯核函数，原样本的特征被非线性变换到高维核空间，提高了聚类性能．实验结果表明，该改进算法具有有效性．
改进的模糊核聚类算法
【摘 要】
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将核学习方法的思想和改进的选择C-均值聚类算法相结合，提出了一种改进的模糊核聚类算法，使其能对非超球体、含有噪音和离群点及样本不均衡的数据进行有效的聚类．通过引入高斯核
【机 构】
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北京工业大学应用数理学院,沧州师范学院计算机系
【出 处】
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北京工业大学学报
【发表日期】
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2012年9期
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