直觉模糊局部保持投影最小二乘双支持向量聚类

摘要

针对数据样本的局部结构信息未得到充分利用以及算法对噪声的敏感特性导致聚类效果下降的问题，提出直觉模糊局部保持投影最小二乘双支持向量聚类方法。基于样本与质心的距离以及样本的异质性分配模糊得分，给样本赋予权重，充分利用训练样本的局部几何结构信息，提供样本邻域的先验信息，不仅降低了噪声和异常值对算法性能的影响，而且有效解决了数据的聚类问题。在多个数据集上进行实验，并通过统计分析检验所提算法的显著性，实验结果证实了所提算法比其它现有算法具有更好的鲁棒性能和聚类性能。

关键词

双支持向量 / 聚类 / 局部保持投影 / 直觉模糊 / 噪声