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将流形距离作为样本间相似性的基本度量测度,加入成对约束信息,通过近邻传播得出新的度量矩阵。把聚类问题转化为一优化数学模型。采用克隆选择算法求解这个优化模型,得出最后的聚类结果,通过人工数据集和UCI标准数据集验证了这种方法具有较高的准确性。
基于流形距离的人工免疫半监督聚类算法
【摘 要】
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将流形距离作为样本间相似性的基本度量测度,加入成对约束信息,通过近邻传播得出新的度量矩阵。把聚类问题转化为一优化数学模型。采用克隆选择算法求解这个优化模型,得出最
【机 构】
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吉林大学数学学院,东北电力大学理学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2012年11期
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