SEMI OpenIR  > 半导体人工神经网络实验室
一种基于特征分析的粒子群聚类方法
邓貌; 鲁华祥; 金小贤; 王徽蓉
Rights Holder中国科学院半导体研究所
Date Available2011-08-30
Country中国
Subtype发明
Abstract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,选取相应p个特征向量,将特征点集{S}变为点集{Y};步骤3:对点集{Y}进行数据处理,更新形成新的点集{Y};步骤4:对新的点集{Y}进行粒子群聚类。本发明克服了当后续方法是非智能方法时必须手动挑选合适特征的麻烦。另外,本发明对变换到特征空间的点作出进一步处理,比如尺度变换、归一化处理等操作,有利于后续优化方法的应用。
metadata_83半导体人工神经网络实验室
Patent NumberCN200910084161.2
Language中文
Status公开
Application NumberCN200910084161.2
Patent Agent周国城
Document Type专利
Identifierhttp://ir.semi.ac.cn/handle/172111/21821
Collection半导体人工神经网络实验室
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GB/T 7714
邓貌,鲁华祥,金小贤,等. 一种基于特征分析的粒子群聚类方法. CN200910084161.2.
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