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监督学习的核拉普拉斯特征映射,通过非线性核映射将样本数据投影到高维核特征空间,将流形结构和样本类别信息进行有效的结合后,提取嵌入在高维数据中的低维流形特征用于模糊C-均值聚类中,这样可以有效解决高维数据集中新样本的泛化性,并且能有效提高聚类的效果。
基于监督学习的核拉普拉斯特征映射的FCM算法
【摘 要】
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监督学习的核拉普拉斯特征映射,通过非线性核映射将样本数据投影到高维核特征空间,将流形结构和样本类别信息进行有效的结合后,提取嵌入在高维数据中的低维流形特征用于模糊C
【机 构】
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昌吉学院物理系,一拖（新疆）东方红装备机械有限公司
【出 处】
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工业仪表与自动化装置
【发表日期】
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2016年4期
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