基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器

作     者：李订芳 胡文超 何炎祥 LI Ding-fang;HU Wen-chao;HE Yan-xiang

作者机构：武汉大学数学与统计学院武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2006年第21卷第10期

页      面：1103-1108页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划项目(90104005) 国家重大基础研究前期研究专项(2003CCA00200) 

主　　题：分类器 共享最近邻聚类 模糊集 遗传算法 优化模型 

摘      要：提出一种基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器.首先,在提出与核点密切相关的核半径概念的基础上,应用共享最近邻聚类得到正常类空间的部分核点和核半径,建立求解正常类空间补充核点的多目标优化模型,从而获得刻画正常类空间的全部核点和核半径.然后,将模糊集理论引入正常类的类属划分中,利用核点和核半径定义正常类的隶属度函数,建立基于隶属度函数的分类函数或分类器.实验表明,该分类器能处理包含噪音、孤立点和不规则子类的高维数据集的分类问题.