10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.050
模糊加权多视角可能性聚类算法
受益于独有的可能性聚类特性,较之传统FCM、k-means等基于类均值方法,PCM拥有更佳的聚类效果和抗噪性能.但PCM为传统单视角聚类算法,其在面对新兴多视角聚类场景时,往往效果欠佳.为解决此问题,基于PCM,提出一种新型的称为模糊加权多视角可能性聚类WCo-PCM算法.WCo-PCM显著优点在于其具备对各视角的自适应加权.有关UCI数据集的实验结果表明该算法较传统聚类算法及多视角聚类算法更具抗干扰性,有着更佳的聚类性能.
可能性聚类、多视角聚类、模糊加权、抗干扰性
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TP181(自动化基础理论)
江苏省自然科学基金重点研究专项项目BK2011003
2017-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
294-298,328
