[发明专利]一种极大中心间隔的核可能性C均值聚类方法在审
| 申请号： | 201610041187.9 | 申请日： | 2016-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN105718949A | 公开（公告）日： | 2016-06-29 |
| 发明（设计）人： | 狄岚;于晓瞳 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭露了一种极大中心间隔的核可能性C均值聚类方法，旨在解决高维空间中的边界模糊数据的划分问题。本发明是在核可能性C均值聚类KPCM算法的基础上引入了高维空间的类间极大惩罚项，提出了一种新的称为极大中心间隔的核可能性C均值聚类(MKPCM)方法。该方法考虑到了现实中大部分特征向量是高维的，通过核函数的映射实现了特征向量的较好划分；同时考虑了类与类之间的关心，通过参数的调控，实现了对边界模糊数据集的最佳划分，同时该方法还保留了KPCM对噪声点具有较好鲁棒性的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 极大 中心 间隔 可能性 均值 方法 | ||
【主权项】：
一种极大中心间隔的核可能性C均值聚类(MKPCM)方法，其特征是：对数据集根据位置信息设定分类标签，对像素点根据灰度值设定分类标签；将MKPCM方法用于给定的数据集和像素点，得到聚类后的标签；使用公认的评价指标对聚类后得到的标签和原始的标签进行性能比较。
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