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基于凸差规划的不完整数据填充聚类.pdf
第 30卷 第 1期 模式识别与人工智能 Vol.30 No.1
2017年1月 PR AI Jan. 2017
基于凸差规划的不完整数据填充聚类
贺 丹 陈松灿
(南京航空航天大学 计算机科学与技术学院 南京210016)
摘 要 为了提升聚类性能，文中提出基于凸差规划(DCP)的不完整数据填充聚类算法.采用DCP对核模糊 C均
值目标进行凸差化改造，实现DCP聚类和数据缺失项填充的交替优化过程，从理论上证明交替优化的收敛性.在
UCI数据集上的实验验证文中算法在缺失数据填充和聚类上的优势.
关键词 不完整数据，缺失项填充，凸差规划(DCP)，核模糊C均值聚类
中图法分类号 TP391.４ DOI 10.16４51/ ki.issn1003-6059.201701009
引用格式 贺 丹，陈松灿.基于凸差规划的不完整数据填充聚类.模式识别与人工智能，2017，30(1):81-88.
Incomplete Data Imputation Clustering
Based on Difference of Convex Functions Programming
ＨE Dan，CＨEN Songcan
(College of Computer Science and Technology，Nanjing University of Aeronautics andAstronautics，
Nanjing 210016)
ABSTRACT
To improve the clustering performance，an incomplete data imputation clustering algorithm based on
difference of convex functions programming (DCP) is proposed. DCP is applied to optimize the
kernel-based fuzzy C-means objective function， and the alternative optimization pr
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