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负投影梯度的特征权重Leader聚类算法
被引量:
2
1
作者
隋玉敏
孙秀芳
+1 位作者
武优西
任志考
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第9期2147-2150,共4页
Leader算法是一种基于粗糙集的层次聚类算法,其聚类过程中各维特征贡献作用均等,这样的处理方法降低了主要特征在聚类中的贡献作用,从而影响聚类的效果.采用负投影梯度法对各维特征的权重进行自适应学习,从而优化地获得各维特征的权值,...
Leader算法是一种基于粗糙集的层次聚类算法,其聚类过程中各维特征贡献作用均等,这样的处理方法降低了主要特征在聚类中的贡献作用,从而影响聚类的效果.采用负投影梯度法对各维特征的权重进行自适应学习,从而优化地获得各维特征的权值,进而建立了基于负投影梯度法的特征权重Leader聚类算法.该算法强化了重要特征在聚类过程中的作用.聚类结果用"熵"和"精度"来评价,实验结果证明,改进后的聚类算法能够改善聚类的效果,验证了本文方法的可行性与有效性.
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关键词
聚类算法
负投影梯度
特征权重
Leader算法
下载PDF
职称材料
题名
负投影梯度的特征权重Leader聚类算法
被引量:
2
1
作者
隋玉敏
孙秀芳
武优西
任志考
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
河北工业大学计算机科学与软件学院
中国电信阜阳电信分公司
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第9期2147-2150,共4页
基金
河北省自然科学基金项目(F2013202138
H2012202035)资助
+1 种基金
河北省教育厅重点项目(ZH2012038)资助
河北省高等学校青年基金项目(SQ121006)资助
文摘
Leader算法是一种基于粗糙集的层次聚类算法,其聚类过程中各维特征贡献作用均等,这样的处理方法降低了主要特征在聚类中的贡献作用,从而影响聚类的效果.采用负投影梯度法对各维特征的权重进行自适应学习,从而优化地获得各维特征的权值,进而建立了基于负投影梯度法的特征权重Leader聚类算法.该算法强化了重要特征在聚类过程中的作用.聚类结果用"熵"和"精度"来评价,实验结果证明,改进后的聚类算法能够改善聚类的效果,验证了本文方法的可行性与有效性.
关键词
聚类算法
负投影梯度
特征权重
Leader算法
Keywords
cluster
negative gradient projection
feature-weighting
Leader algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
负投影梯度的特征权重Leader聚类算法
隋玉敏
孙秀芳
武优西
任志考
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014
2
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