基于差分演化算法的软子空间聚类
软子空间聚类算法的性能主要取决于其目标函数和搜索策略.文中提出了一种基于差分演化算法的软子空间聚类算法DESC.首先，设计了一个结合模糊加权类内相似性和界约束权值矩阵的新目标函数.然后，提出了新的隶属度计算方法.最后，引入了一种有效的全局搜索算法——复合差分演化算法，并运用该算法优化新目标函数和搜索子空间中的聚类.实验表明，新目标函数和复合差分演化算法的引入有效地提高了软子空间聚类算法的性能，新算法较已有软子空间聚类算法有明显优势.
高维数据 子空间聚类 差分演化 模糊聚类 文本分类
毕志升 王甲海 印鉴
中山大学信息科学与技术学院 广州 510006
国内会议
大连
中文
2116-2128
2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）