【摘 要】
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为解决三维模型聚类中存在的聚类结果对数据输入顺序和维度敏感的问题,将基于自适应谐振理论的ART2网络引入到模型聚类中。以Rand指数、调整Rand指数和互信息指数3种聚类有效
【机 构】
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西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(70931004);国家863/CIMS主题资助项目(2009AA04Z122)~~
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为解决三维模型聚类中存在的聚类结果对数据输入顺序和维度敏感的问题,将基于自适应谐振理论的ART2网络引入到模型聚类中。以Rand指数、调整Rand指数和互信息指数3种聚类有效性评价指标为依据,通过实验分析了ART2网络中a,b,c,d,θ五个参数对聚类有效性的影响,并给出了一组较优的参数组合。在此基础上,定性地分析了警戒系数对聚类结果的影响,其中包括最大聚类数的确定和聚类结果对输入顺序的敏感度。聚类结果验证了ART2网络在模型聚类上的可行性和实用性。
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