K平面聚类算法的模糊改进及其鲁棒性研究
朱林; 王士同; 潘永惠; 韩斌
江南大学信息工程学院 无锡 214122
Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering Algorithm and Its Robustness Research
Zhu Lin; Wang Shi-tong; Pan Yong-hui; Han Bin
School of Information Engineering, Southern Yangtze University, Wuxi 214122, China
摘要 该文针对K平面聚类算法KPC (K-Plane Clustering)对噪声点敏感的缺陷，通过引入隶属度约束函数，推导出鲁棒的改进分割K平面聚类算法IFP-KPC(Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering)，并利用Voronoi距离对IFP-KPC算法的鲁棒性进行了合理解释。实验结果表明IFP-KPC算法较之于KPC算法具有更好的聚类效果。
关键词 ：
K平面聚类 ,
改进模糊分割 ,
Voronoi距离 ,
鲁棒性
Abstract ：A new robust Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering (IFP-KPC) algorithm is proposed. The proposed algorithm can reduce the sensitivity of the k-plane clustering algorithm to noises in real datasets. Also the distances to the Voronoi cell are used to give a reasonable explanation for the robustness of IFP-KPC. Experimental results demonstrate the effectiveness of IFP-KPC.
Key words ：
K-plane clustering
Improved fuzzy partitions
Voronoi distance
Robustness
收稿日期: 2006-12-26
基金资助: 国家863项目(2006AA10Z313)，国家自然科学基金(60225015)，国防应用基础研究基金项目(A1420461266)和2005年教育部科学研究重点基金项目(105087)资助课题
[1]
王舒,达新宇. 非理想信道状态下多波束卫星通信的鲁棒安全传输设计
[2]
张立健, 金梁, 刘璐, 罗文宇. 基于非理想信道状态信息的鲁棒安全发送方法
[3]
肖迪, 邓秘密, 张玉书. 基于压缩感知的鲁棒可分离的密文域水印算法
[4]
曲长文, 徐舟, 陈天乐. 稀疏条件下基于散射点估计的SAR切片超分辨重建
[5]
范展, 梁国龙, 王逸林. 一种零陷展宽鲁棒自适应波束形成算法
[6]
桑庆兵, 邓赵红, 王士同, 吴小俊. 基于ε -不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习
[7]
聂秀山, 刘琚, 孙建德, 秦丰林. 基于局部线性嵌入的视频拷贝检测方法
[8]
郝晓辰, 贾楠, 王丽丽, 刘彬. 一种能耗鲁棒性权衡的3D-WSN拓扑控制算法
[9]
赵泰洋, 郭成安, 金明录. 一种基于RFID原理的交通信息获取系统与车辆定位方法
[10]
曾高荣,裘正定,章春娥. 失真补偿量化索引调制水印的性能分析
[11]
祁海明; 禹卫东. 基于二维查找表结构的SAR原始数据自适应频域压缩算法
[12]
张小飞; 徐大专. 基于斜投影的波束形成算法
[13]
马浩; 周琳; 胡红梅; 吴镇扬. 基于与头相关传递函数的神经网络声源定位方法研究
[14]
周智恒; 谢胜利. 基于自适应鲁棒性光流的差错掩盖
[15]
谭文; 王耀南. 混沌系统的动态神经网络自适应控制
2008, Vol. 30 
