题名
按风格划分数据的模糊聚类算法
DOI
作者
沈浩1 王士同2
作者单位
1.江南大学数字媒体学院；2.江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室
摘要
以K-means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本计算距离矩阵,并以隶属度表示样本点对于类簇的可代表程度.通过常用的交替优化策略同时优化隶属度矩阵和风格标准化矩阵.文中算法可以有效利用样本的风格信息和样本点与类簇之间的关系信息,在人工数据集和真实数据集上的实验表明算法的有效性.
关键词
模糊聚类；风格化数据；风格信息；模糊风格划分
刊名
人工智能研究
ISSN
3078-9753
年、卷(期)
20197
所属期刊栏目
工程技术
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