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基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法

黄少滨 杨欣欣

黄少滨, 杨欣欣. 基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(2): 238-242.
引用本文: 黄少滨, 杨欣欣. 基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(2): 238-242.
Huang Shaobin, Yang Xinxin. A Minimum Sum-squared Residue for High-order Fuzzy Co-clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(2): 238-242.
Citation: Huang Shaobin, Yang Xinxin. A Minimum Sum-squared Residue for High-order Fuzzy Co-clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(2): 238-242.

基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目71272216 60903080 博士后科学基金资助项目2012M5100480 国家科技支撑计划资助项目2009BAH42B02 2012BAH08B02中央高校基本科研业务费专项基金资助项目HEUCFZ1212 HEUCF100603
详细信息
    作者简介:

    黄少滨教授博士 现从事数据挖掘、复杂网络和社会网络方面的研究

  • 中图分类号: P207 TP181

A Minimum Sum-squared Residue for High-order Fuzzy Co-clustering Algorithm

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-04-24
  • 刊出日期:  2015-02-05

基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目71272216 60903080 博士后科学基金资助项目2012M5100480 国家科技支撑计划资助项目2009BAH42B02 2012BAH08B02中央高校基本科研业务费专项基金资助项目HEUCFZ1212 HEUCF100603
    作者简介:

    黄少滨教授博士 现从事数据挖掘、复杂网络和社会网络方面的研究

  • 中图分类号: P207 TP181

摘要: 目前,多数高阶联合聚类算法属于硬划分方法,不考虑聚簇重叠问题。为了更有效地分析具有重叠聚簇结构的数据,提出了一种基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法(MSR-HFCC),该算法将聚类问题转化为最小化模糊平方和残差的优化问题,推导出求解优化问题的隶属度迭代更新公式,设计出聚类过程的迭代算法。实验结果表明,MSR-HFCC算法聚类效果优于目前已有的5种硬划分高阶联合聚类算法。

English Abstract

黄少滨, 杨欣欣. 基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(2): 238-242.
引用本文: 黄少滨, 杨欣欣. 基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(2): 238-242.
Huang Shaobin, Yang Xinxin. A Minimum Sum-squared Residue for High-order Fuzzy Co-clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(2): 238-242.
Citation: Huang Shaobin, Yang Xinxin. A Minimum Sum-squared Residue for High-order Fuzzy Co-clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(2): 238-242.

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