邓貌
- 作品数：3 被引量：4H指数：2
- 供职机构：中国科学院半导体研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划厦门市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 采用核聚类分析的KPCA改进算法被引量：2
- 2010年
- 为了解决核主分量分析方法处理大训练样本集时计算代价巨大的问题,在采用子集划分的KPCA算法基础上,提出采用核聚类划分子集,并用每个子集的协方差矩阵的特征值累积贡献率作为标准来选取相应的特征向量.分别在人工和实际数据集上测试,实验结果显示在同一累积贡献率和给定子集个数的条件下,采用核聚类划分子集总能得到较小尺寸的核矩阵,而核矩阵尺寸的减小有助于改善测试样本的特征提取速度以及降低特征分解核矩阵的时间复杂度.
- 邓貌陈旭陈天翔王徽蓉鲁华祥
- 关键词：核主分量分析核聚类协方差矩阵特征向量
- 基于特征分析的粒子群优化聚类算法被引量：2
- 2010年
- 为提高粒子群优化聚类算法的性能,结合特征分析相关方法,提出一种新的串联聚类算法KPCA-PSO,阐述算法的基本原理和实施方案。在特征分析过程中,以一种简单有效的特征值选择方法避免手动选择特征值的繁琐过程。以人工数据和实际数据测试算法性能,实验结果表明该方法具有较好的聚类效果。
- 邓貌鲁华祥金小贤
- 关键词：核主成分分析粒子群优化算法聚类
- 一种基于特征分析的粒子群聚类方法
- 本发明公开了一种基于特征分析的粒子群聚类方法，包括以下步骤：步骤1：将样本空间待聚类的点集{X}通过核主分量KPCA方法投影到特征空间得到特征点集{S}，求出特征点集{S}的非零特征值及其对应的特征向量；步骤2：特征挑选...
- 邓貌鲁华祥金小贤王徽蓉
- 文献传递
