李明

作品数：2被引量：3H指数：1
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供职机构：江南大学数字媒体学院更多>>
发文主题：聚类算法历史知识标准差FCMCMT更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：江苏省自然科学基金更多>>
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基于CMT-FCM的自适应谱聚类算法被引量：2
《计算机应用研究》2017年第3期739-742,共4页李明 夏鸿斌 
江苏省自然科学基金重点研究专项资助项目(BK2011003)
传统谱聚类对初值选取十分敏感,严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题,提出了基于CMTFCM(借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法)的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数,实现了尺度参数的自适应选取,提高了...
关键词：谱聚类 初值敏感 标准差 历史知识 中心距离极大化 
借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法被引量：1
《计算机工程与设计》2016年第8期2206-2212,共7页李明 夏鸿斌 
江苏省自然科学基金重点研究专项基金项目(BK2011003)
为解决经典聚类算法在处理数据量稀少或存在干扰信息的数据时聚类效果不佳,甚至可能失效的问题,提出借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法(transfer fuzzy c-means clustering algorithm with center distance maximization,CMT-FCM...
关键词：聚类算法 历史知识 迁移学习 隐私保护 中心距离极大化 
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