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基于模糊核学习矢量量化的Sammon非线性映射算法
被引量:
1
1
作者
晋良念
欧阳缮
李民政
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第3期553-555,共3页
提出了一种基于可靠稳定的模糊核学习矢量量化(FKLVQ)聚类的Sammon非线性映射新算法。该方法通过Mercer核,将数据空间映射到高维特征空间,并在此特征空间上进行FKLVQ学习获取数据空间有效且稳定的聚类权矢量,然后在特征空间和输出空间...
提出了一种基于可靠稳定的模糊核学习矢量量化(FKLVQ)聚类的Sammon非线性映射新算法。该方法通过Mercer核,将数据空间映射到高维特征空间,并在此特征空间上进行FKLVQ学习获取数据空间有效且稳定的聚类权矢量,然后在特征空间和输出空间上仅针对各空间的数据样本和它们各自的聚类权矢量进行Sammon非线性核映射。这样既降低了计算的复杂度,又使数据空间和输出空间上数据点与聚类中心间的距离信息保持相似。仿真结果验证了该方法的可靠性和稳定性。
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关键词
非线性映射
Sammon投影
距离保持性
计算复杂度
模糊核
学习矢量量化
下载PDF
职称材料
题名
基于模糊核学习矢量量化的Sammon非线性映射算法
被引量:
1
1
作者
晋良念
欧阳缮
李民政
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第3期553-555,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60172011)
文摘
提出了一种基于可靠稳定的模糊核学习矢量量化(FKLVQ)聚类的Sammon非线性映射新算法。该方法通过Mercer核,将数据空间映射到高维特征空间,并在此特征空间上进行FKLVQ学习获取数据空间有效且稳定的聚类权矢量,然后在特征空间和输出空间上仅针对各空间的数据样本和它们各自的聚类权矢量进行Sammon非线性核映射。这样既降低了计算的复杂度,又使数据空间和输出空间上数据点与聚类中心间的距离信息保持相似。仿真结果验证了该方法的可靠性和稳定性。
关键词
非线性映射
Sammon投影
距离保持性
计算复杂度
模糊核
学习矢量量化
Keywords
nonlinear mapping
Sammon's projection
distance preservation
computational complexity
fuzzy kernel
Learning Vector Quantization (LVQ)
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊核学习矢量量化的Sammon非线性映射算法
晋良念
欧阳缮
李民政
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
1
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引证文献
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