【摘 要】
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【目的】针对改进的可能性C均值聚类方法（IPCM）运算效率低,难以处理复杂数据结构的问题,提出了一种约束的改进可能性C均值聚类方法（CIPCM）.【方法】CIPCM方法采用多项式核将特征
【机 构】
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嘉应学院计算机学院,厦门大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41172028）,国家自然科学基金青年科学基金项目（61403164）
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【目的】针对改进的可能性C均值聚类方法（IPCM）运算效率低,难以处理复杂数据结构的问题,提出了一种约束的改进可能性C均值聚类方法（CIPCM）.【方法】CIPCM方法采用多项式核将特征向量映射到一个隐性特征空间,便于处理复杂的数据结构;引入两个成对约束集合,降低聚类迭代次数,提高运算效率和抗干扰能力.实验采用国际公认的UCI公共测试数据集,并用错分率指标评测了目标分类性能.【结果】CIPCM方法的聚类错分率低,对噪声的鲁棒性强.【结论】CIPCM运算效率比高于改进可能性C均值聚类方法.
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