邓貌

作品数：2被引量：4H指数：2
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供职机构：中国科学院半导体研究所更多>>
发文主题：聚类特征向量KPCA核主分量分析核主成分分析更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程》《智能系统学报》更多>>
所获基金：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福建省自然科学基金更多>>
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基于特征分析的粒子群优化聚类算法被引量：2
《计算机工程》2010年第8期185-187,共3页邓貌 鲁华祥 金小贤 
国家自然科学基金资助项目(60576033);国家"863"计划基金资助项目(2007AA04Z423;2006AA01Z106)
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...
关键词：特征分析 核主成分分析 粒子群优化算法 聚类 
采用核聚类分析的KPCA改进算法被引量：2
《智能系统学报》2010年第3期221-226,共6页邓貌 陈旭 陈天翔 王徽蓉 鲁华祥 
国家"863"计划资助项目(2007AA04Z423;2006AA01Z106);国家自然科学基金资助项目(60576033);福建省自然科学基金资助项目(2008J04001);厦门市科技计划资助项目(3502Z20083031)
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,...
关键词：核主分量分析 核聚类 子集划分 协方差矩阵 特征向量 
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