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《第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集》2003年
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RPCL算法、价值函数和类别数

马尽文  吴晓岩  
【摘要】:RPCL(Rival Penalized Competitive Learning)算法是一种十分有效的聚类方法,能够自动地确定数据中的类别个数。最近,我们根据其特点建立了一种价值函数,能够在正确类别数处达到最小值,并依此推导出更广泛的一类算法——DSRPCL(Distance Sensitive RPCL)算法。本文对该价值函数做了进一步的理论和实验分析。在一定条件下证明了价值函数在正确类别数初达到全局最小。并在一组模拟数据和图像数据上通过实验验证了价值函数的正确性。
【作者单位】:北京大学数学科学学院信息科学系
【基金】:国家自然科学基金资助:60071004
【分类号】:TP18

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