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引进模糊概念替代距离拒绝尺度，定义具有支持向量特性的模糊隶属度函数，以描述训练点隶属于聚类集的程度.惩罚了边缘点对聚类中心的贡献权重，从而抑制了聚类中心的偏移，在避免复杂的参数搜索过程的同时，保证了算法的鲁棒性能.仿真结果表明，在相同初始条件下，改进算法较原算法对不规则分布数据的处理效率更高.
基于模糊一类支持向量机的核聚类算法
【摘 要】
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引进模糊概念替代距离拒绝尺度，定义具有支持向量特性的模糊隶属度函数，以描述训练点隶属于聚类集的程度.惩罚了边缘点对聚类中心的贡献权重，从而抑制了聚类中心的偏移，在避免复
【机 构】
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浙江大学电气工程学院
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2008年9期
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