基于闵科夫斯基距离的特征权重自调节软子空间聚类算法

支晓斌; 许朝晖

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基于闵科夫斯基距离的特征权重自调节软子空间聚类算法

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针对特征权重自调节软子空间聚类(soft subspace clustering with feature weight self-adjustment mechanism,SC-FWSA)算法使用欧氏距离,存在对数据适应性较差的问题,将SC-FWSA算法中的欧氏距离拓展为闵科夫斯基距离(Minkowski distance),提出一种基于闵科夫斯基距离的特征权重自调节软子空间聚类(Minkowski distance based soft subspace clustering with feature weight self-adjustment mechanism,MSC-FWSA)算法,MSC-FWSA算法有效提高了SC-FWSA算法对数据的适应性.若干真实数据集上的对比性实验验证了MSC-FWSA算法的有效性.

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来源
《计算机应用研究》 |2016年第9期|2688-2692|共5页
作者
支晓斌; 许朝晖;
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作者单位

西安邮电大学理学院;

西安710121;

西安邮电大学通信与信息工程学院;

西安710121;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;算法理论;
关键词
聚类; 特征加权; 软子空间聚类; 闵科夫斯基距离;

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