模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2017, Vol. 30 Issue (1): 81-88    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201701009
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基于凸差规划的不完整数据填充聚类
贺丹,陈松灿
南京航空航天大学 计算机科学与技术学院 南京 210016
Incomplete Data Imputation Clustering Based on Difference of Convex Functions Programming
HE Dan, CHEN Songcan
College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016

全文: PDF (550 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了提升聚类性能,文中提出基于凸差规划(DCP)的不完整数据填充聚类算法.采用DCP对核模糊C均值目标进行凸差化改造,实现DCP聚类和数据缺失项填充的交替优化过程,从理论上证明交替优化的收敛性.在UCI数据集上的实验验证文中算法在缺失数据填充和聚类上的优势.
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贺丹
陈松灿
关键词 不完整数据缺失项填充凸差规划(DCP)核模糊C均值聚类    
Abstract:To improve the clustering performance, an incomplete data imputation clustering algorithm based on difference of convex functions programming (DCP) is proposed. DCP is applied to optimize the kernel-based fuzzy C-means objective function, and the alternative optimization process for DCP clustering and missing completion is given. The convergence of the alternating optimization is proved theoretically. Experiments show the superiority of the proposed algorithm in missing completion and clustering performance.
Key wordsncomplete Data    Missing Completion    Difference of Convex Functions Programming(DCP)    Kernel Based Fuzzy C means Clustering   
收稿日期: 2016-09-10     
ZTFLH: TP 391.4  
作者简介: 贺 丹,女,1992年生,硕士研究生,主要研究方向为模式识别.E-mail:hedan@nuaa.edu.cn.陈松灿(通讯作者),男,1962年生,博士,教授,主要研究方向为模式识别、机器学习、智能计算等.E-mail:s.chen@nuaa.edu.cn.
引用本文:   
贺丹,陈松灿. 基于凸差规划的不完整数据填充聚类[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(1): 81-88. HE Dan, CHEN Songcan. Incomplete Data Imputation Clustering Based on Difference of Convex Functions Programming. , 2017, 30(1): 81-88.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201701009      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2017/V30/I1/81
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