计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
24期
182-185,190
,共5页
孙丽萍%丁男%王云中%马洪连
孫麗萍%丁男%王雲中%馬洪連
손려평%정남%왕운중%마홍련
模糊C-均值聚类%等距映射%非线性降维
模糊C-均值聚類%等距映射%非線性降維
모호C-균치취류%등거영사%비선성강유
模糊C-均值聚类算法是非监督模式识别中广泛应用的算法之一.但是,FCM算法在迭代过程中需要大量的计算,尤其当特征向量维数较高时,使用聚类分堆训练,不仅效率低下,还有可能导致“维数灾难”.针对该问题,分析模糊C-均值聚类算法在高维特征分析过程中,聚类中心的求解问题是一个np-hard问题,为了提高模糊C-均值聚类算法在高维特征分析中的实时性与有效性,结合界标等距映射(L-ISOMAP)算法,提出了改进算法FCM-LI,先对样本初步分析,利用聚类结果及样本数据相关性,使用界标等距映射(L-ISOMAP)算法降维,在此基础上进一步分析,获得最终分析结果.通过实验证明,FCM-LI算法在高维数据分析过程中的有效性与实时性.
模糊C-均值聚類算法是非鑑督模式識彆中廣汎應用的算法之一.但是,FCM算法在迭代過程中需要大量的計算,尤其噹特徵嚮量維數較高時,使用聚類分堆訓練,不僅效率低下,還有可能導緻“維數災難”.針對該問題,分析模糊C-均值聚類算法在高維特徵分析過程中,聚類中心的求解問題是一箇np-hard問題,為瞭提高模糊C-均值聚類算法在高維特徵分析中的實時性與有效性,結閤界標等距映射(L-ISOMAP)算法,提齣瞭改進算法FCM-LI,先對樣本初步分析,利用聚類結果及樣本數據相關性,使用界標等距映射(L-ISOMAP)算法降維,在此基礎上進一步分析,穫得最終分析結果.通過實驗證明,FCM-LI算法在高維數據分析過程中的有效性與實時性.
모호C-균치취류산법시비감독모식식별중엄범응용적산법지일.단시,FCM산법재질대과정중수요대량적계산,우기당특정향량유수교고시,사용취류분퇴훈련,불부효솔저하,환유가능도치“유수재난”.침대해문제,분석모호C-균치취류산법재고유특정분석과정중,취류중심적구해문제시일개np-hard문제,위료제고모호C-균치취류산법재고유특정분석중적실시성여유효성,결합계표등거영사(L-ISOMAP)산법,제출료개진산법FCM-LI,선대양본초보분석,이용취류결과급양본수거상관성,사용계표등거영사(L-ISOMAP)산법강유,재차기출상진일보분석,획득최종분석결과.통과실험증명,FCM-LI산법재고유수거분석과정중적유효성여실시성.
