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可区分惩罚控制竞争学习算法_张锋
27 5 Vol． 27 No． 5
第 卷 第 期 模式识别与人工智能
2014 5 PＲ ＆ AI May 2014
年 月
可区分惩罚控制竞争学习算法*
张 锋 赵杰煜 朱绍军
( 315211)
宁波大学信息科学与工程学院 宁波
， (ＲPCL)
摘 要 竞争学习在聚类分析中是一种重要的学习方式 次胜者惩罚竞争学习 算法虽能自动选择合理的
， ， (ＲPCCL)
类别数 但其性能对学习率和惩罚率的取值较敏感 其变种惩罚控制竞争学习 算法将所有的竞争单元当
． (DＲPCCL)．
成冗余单元进行惩罚也不合理 文中提出一种可区分惩罚控制竞争学习算法 算法中获胜单元的学习率
．
会在迭代过程中自适应调整 同时该算法使用一种可区分惩罚控制机制来区分竞争单元中的冗余单元和正确单
， ， ， ．
元 给予冗余单元较重惩罚 正确单元轻微惩罚 使得算法能自动确定正确类别数和中心点位置 最后通过实验对
比分析证明DＲPCCL 算法的聚类效果比ＲPCL 算法和ＲPCCL 算法更准确．
， ， (ＲPCL)，
关键词 聚类分析 竞争 胜者惩罚竞争学习 可区分的惩罚控制机制
中图法分类号 TP 181
Discriminative Ｒival Penalization Controlled Competitive
Learning Algorithm
ZHANG Feng ，ZHAO Jie-Yu ，ZHU Shao-Jun
(College of Information Science and Engineering ，Ningbo University ，Ningbo 315211)
ABSTＲACT
Competitive learning is an important approach for clustering analysis． The rival penalized competitive
learning (ＲPCL)algorithm has the ability of selecting the correct number of clusters automatically ，but
its pe
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