[发明专利]基于Gauss诱导核的模糊c均值聚类算法有效
| 申请号： | 201710435842.3 | 申请日： | 2017-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN107247969B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 文传军;陈荣军;刘福燕 | 申请（专利权）人： | 常州工学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州西创专利代理事务所(普通合伙) 32472 | 代理人： | 武政 |
| 地址： | 213032 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Gauss诱导核的模糊c均值聚类算法，包括如下步骤：1.对样本集合依目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化模糊隶属度或者初始化聚类中心；3.按Gauss诱导核聚类算法中的迭代计算公式对模糊隶属度和聚类中心进行参数估计；4.获得优化的目标函数。本发明能够有效利用核方法在聚类算法中的非线性表达能力，提升核聚类算法的聚类性能。且聚类中心迭代公式不包含聚类中心自身，满足了聚类算法迭代收敛证明的条件，从而从理论上保障了算法的收敛性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gauss 诱导 模糊 均值 算法 | ||
【主权项】：
基于Gauss诱导核的模糊c均值聚类算法，包括如下步骤：步骤1：对样本集合依目标函数最小化原则进行最优化划分；步骤2：初始化模糊隶属度或者初始化聚类中心；步骤3：按Gauss诱导核聚类算法中的迭代计算公式对模糊隶属度和聚类中心进行参数估计；步骤4：获得优化的目标函数。
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