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核聚類與支援向量聚類

阿新 • • 發佈：2019-01-07
屬於核聚類的一種，它以支援向量機（Support Vector Machine, SVM）為工具進行聚類[5]。它是Ben-Hur等在基於高斯核的SVDD（Support Vector Domain Description）演算法基礎上進一步發展起來的無監督非引數型的聚類演算法[6]。它的基本思想是：利用高斯核，將資料空間中的資料點對映到一個高維的特徵空間中。再在特徵空間中尋找一個能包圍所有資料點象的半徑最小的球，將這個球映回到資料空間，則得到了包含所有資料點的等值線集。這些等值線就是簇的邊界。每一條閉合等值線包圍的點屬於同一個簇[7, 8]。SVC演算法主要分為兩個階段：SVC訓練階段和聚類分配階段。
其中SVC訓練階段包括高斯核寬度係數的確定、核矩陣的計算、Lagrange乘子的計算、支援向量的選取和高維特徵空間中特徵球半徑的計算。聚類分配階段首先生成鄰接矩陣，然後根據鄰接矩陣進行聚類分配[9]。

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