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修正核函数模糊聚类算法
赵国亮 黄沙日娜
计算机应用
2010, 30 (07):
1926-1929.
应用核函数度量的紧致性和分离性，给出了一种新的聚类有效性指标KKW，由KKW指标得到最优聚类数并用于修正核函数模糊聚类算法(MKFCM)，由于经过了修正核函数的映射，使原来没有显现的特征突显出来。用MKFCM对Wine和glass数据集进行聚类，每一类的聚类正确度大于90%；对于缺失数据的Wisconsin Breast Cancer 数据，错分率为4.72%。该聚类方法在性能上比经典聚类算法有所改进，具有更快的收敛速度以及较高的准确度。仿真实验的结果证实了修正核聚类方法的可行性和有效性。
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