技术总结
一种基于L2稀疏限制的特征加权k‑means聚类方法，包含以下步骤：（1）预处理，把每个数据对象表示成一个特征向量，同时随机初始化分配矩阵、簇中心和权向量，并归一化权向量；（2）计算分配矩阵，计算每个对象与每个簇中心的带权距离，把对象分配到与之具有最小带权距离的簇中；（3）计算簇中心，根据当前分配矩阵计算每个簇的中心；（4）计算特征权重，根据簇内散度和稀疏参数计算每个特征的权重。循环步骤（2）到（4），直到算法收敛。本发明所述方法设计了一种能够集成簇内散度和L2稀疏限制的新目标函数，通过求解目标函数获得各求解步骤和特征权重，通过特征权重鉴别出不同特征的作用，从而提高聚类的性能。
技术研发人员：黄晓辉
受保护的技术使用者：华东交通大学
文档号码：201610864968
技术研发日：2016.09.30
技术公布日：2017.03.01