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一种基于稀疏均值的模糊聚类方法

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本发明涉及一种基于稀疏均值的模糊聚类方法，将待聚类的文档用向量空间模型表示为高维稀疏向量，设置参数，初始化均值，基于当前均值更新所有隶属度的值，更新权重，然后基于隶属度更新对应的均值，当对应的均值不再变化或迭代次数最大时迭代结束，输出聚类结果，否则重复。本发明通过稀疏均值使得均值也就是类中心点和样本点一样具有局域稀疏特性，增加基于样本点和均值欧氏距离来描述样本点和类相似性的有效性，在时间上更加高效，产生具有稀疏特性的均值使得类中心点更加自然地代表稀疏样本点的特性，同时为了增加对均值的稀疏性的控制，还在目标函数中加入均值范数的正则项以得到新的最小化目标函数，使得可以更加快速的求解。

著录项

公开/公告号CN106295688B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-18

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN201610629774.X
发明设计人梅建萍;
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申请日2016-08-02
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构33230 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙);
代理人郭薇
地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区
入库时间 2022-08-23 10:42:15

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-10-18

授权

授权
2017-02-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160802

实质审查的生效
2017-02-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20160802

实质审查的生效
2017-01-04

公开

公开
2017-01-04

公开

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