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按风格划分数据的模糊聚类算法 下载：76 浏览：394

沈浩1 王士同2 《人工智能研究》 2019年7期

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.

基于数据点本身及其位置关系辅助信息挖掘的分类方法 下载：79 浏览：485

顾苏杭1 王士同2 《人工智能研究》 2018年6期

摘要:
挖掘除数据点本身以外的信息并以此引导和提高数据分类的精度是值得研究的课题.由此,文中提出建立与数据集对应的网络方法挖掘数据点之间的位置关系及关联信息.依据网络节点连接特性确定节点及子网络效率,赋予节点浓度概念,迭代计算节点的真实影响力,充分挖掘并处理蕴含在数据点关联作用中的信息作为数据点物理特征之外的辅助信息,构建基于数据点本身及其位置关系辅助信息挖掘的分类方法.在保证较高数据分类精度的前提下,文中方法具有较低的时间复杂度.在人造数据集和真实数据集上实验验证文中方法的有效性,该方法尤其与经典的分类方法存在显著区别.
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