模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (6): 783-791    DOI:
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正交模糊k平面聚类算法
应文豪1,2,王士同1
1.江南大学信息工程学院无锡214122
2.常熟理工学院计算机科学与工程学院常熟215500
Orthogonal Fuzzy k-Plane Clustering Algorithm
YING Wen-Hao1,2, WANG Shi-Tong1
1.School of Information Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122
2.School of Computer Science and Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu 215500

全文: PDF (721 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在模糊k平面聚类(KPC)算法的基础上,通过引入正交约束提出正交模糊k平面聚类算法(OFKPC)。与KPC及模糊KPC(FKPC)类似,OFKPC仍从原型出发,用k组超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型。同时根据KPC及FKPC的思想,中心超平面是用来尽量区分不同类样本,因此这些超平面法向量构成的矩阵可用来进行特征降维。在人工数据集和UCI数据集上实验表明,OFKPC算法不仅较FKPC算法有更好的聚类效果,且具有更强的特征降维能力。
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应文豪
王士同
关键词 k平面聚类(KPC)模糊k平面聚类(FKPC)正交模糊k平面聚类降维    
Abstract:A clustering algorithm named Orthogonal Fuzzy k-Plane Clustering (OFKPC) is presented by introducing orthogonal restriction into Fuzzy k-Plane Clustering (FKPC). Similar to KPC and FKPC, OFKPC still uses k group hyperplanes as the prototypes of cluster centers. According to the idea of KPC and FKPC, the hyperplanes are built to distinguish samples in different classes. So the matrices constructed by the normal vectors of these hyperplanes can be used to reduce dimensionality. Experimental results on both artificial and UCI datasets show that OFKPC not only has better clustering results than FKPC but also has the ability of reducing dimensionality.
Key wordsk-Plane Clustering (KPC)    Fuzzy k-Plane Clustering (FKPC)    Orthogonal Fuzzy k-Plane Clustering    Reducing Dimensionality   
收稿日期: 2010-08-26     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60903100,60975027)、江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ11_0483)资助
作者简介: 应文豪,男,1979年生,博士研究生,讲师,主要研究方向为模式识别、人工智能等.E-mail:smartywh@163.com.王士同,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、人工智能、数据挖掘、模糊系统等.
引用本文:   
应文豪,王士同. 正交模糊k平面聚类算法[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(6): 783-791. YING Wen-Hao, WANG Shi-Tong. Orthogonal Fuzzy k-Plane Clustering Algorithm. , 2011, 24(6): 783-791.
链接本文:  
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