【摘 要】
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针对传统支持向量聚类（support vector clustering,SVC）的高耗费和低性能弊端,提出了简约支持向量聚类算法（reduced support vector clustering,RSVC）.RSVC的核心是简约策略和新
【机 构】
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符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）,徐州师范大学计算机科学与技术学院
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针对传统支持向量聚类（support vector clustering,SVC）的高耗费和低性能弊端,提出了简约支持向量聚类算法（reduced support vector clustering,RSVC）.RSVC的核心是简约策略和新的簇划分方法.前者是基于薛定谔方程而设计,提取对模型生成有重要意义的数据构成简约子集,并在此子集之上完成优化过程.后者提出并证明了高斯核函数特征空间的几何性质,并以此设计方法完成对数据簇的辨识任务.理论分析和实验结果表明,和同类算法相比,RSVC可更有效地解决两个弊端,
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