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正交模糊k平面聚类算法
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正交模糊k 平面聚类算法*
1,2 1
应文豪 摇 摇 王士同
1(江南大学 信息工程学院摇 无锡214122)
2(常熟理工学院计算机科学与工程学院摇 常熟215500)
摘摇 要摇 在模糊k平面聚类(KPC)算法的基础上,通过引入正交约束提出正交模糊k平面聚类算法(OFKPC).与
KPC及模糊KPC(FKPC)类似,OFKPC仍从原型出发,用k组超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型. 同时
根据KPC及FKPC的思想,中心超平面是用来尽量区分不同类样本,因此这些超平面法向量构成的矩阵可用来进
行特征降维.在人工数据集和UCI数据集上实验表明,OFKPC算法不仅较FKPC算法有更好的聚类效果,且具有更
强的特征降维能力.
关键词摇 k平面聚类(KPC),模糊k平面聚类(FKPC),正交模糊k平面聚类,降维
中图法分类号摇 TP391
Orthogonal Fuzzyk鄄Plane Clustering Algorithm
1,2 1
YING Wen鄄Hao ,WANG Shi鄄Tong
1(School of Information Engineering,Jiangnan University,Wuxi214122)
2(School of Computer Science and Engineering,ChangshuInstitute of Technology,Changshu215500)
ABSTRACT
A clustering algorithm named Orthogonal Fuzzy k鄄Plane Clustering (OFKPC) is presented by
introducing orthogonal restriction into Fuzzy k鄄Plane Clustering (FKPC). Similar to KPC and FKPC,
OFKPC still usesk group hyperplanes as the prototypes of cluster centers. According to the idea of KPC
and FKPC,thehyperplanesarebuilttodistinguishsamplesindifferentclasses. Sothematricesconstructed
by the normal vectorsof thesehyperplanescanbeusedtoreducedimensionality. Experimentalresultson
both artificialandUCIdatasetsshowthat OFKPCnotonlyhasbetterclusteringresultsthanFKPCbutalso
has the ability of reducing dimensionality.
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