1) semi-fuzzy kernel clustering
半模糊核聚类
1.
Aiming at problems existing in the area of multi-class pattern recognition with large number of catalogs,a hypersphere support vector machine classification method based on semi-fuzzy kernel clustering is proposed.
针对支持向量机在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法。
2.
Aimed at the problems of support vector machines(SVM) for multi-class pattern recognition with large number of catalogs,a new method of hyper-sphere SVM multi-class classification based on semi-fuzzy kernel clustering is proposed.
针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。
2) Semi-fuzzy clustering
半模糊聚类
1.
The basic idea is to extend Fisher linear discriminants to a novel semi-fuzzy clustering algorithm through a predefined fuzzy Fisher criterion function.
提出一种将最佳鉴别矢量集扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是通过定义的模糊Fisher准则函数将Fisher线性判别扩展成一种半模糊聚类算法,通过该算法求得最佳鉴别矢量和模糊散布矩阵,进而构造出最佳鉴别矢量集。
2.
Based on fuzzy clustering model integrated with Kamel s semi-fuzzy idea,a new semi-fuzzy clustering algorithm is proposed,and the algorithm is used to detect leakage in pipeline.
管道泄漏监测可以看作是复杂的非线性分类问题,半模糊聚类算法是一种有效的分类工具。
3) fuzzy kernel clustering
模糊核聚类
1.
SVM multi-class classification based on fuzzy kernel clustering;
基于模糊核聚类的SVM多类分类方法
2.
In the paper,we presented a modified fuzzy kernel clustering algorithm for MR image segmentation.
在传统的模糊聚类算法中引入了核函数,同时引入了控制邻域作用的约束项,提出了改进的基于模糊核聚类的MR图像分割新算法。
3.
A method for infrared image segmentation based on fuzzy kernel clustering using spatial relation was proposed.
提出了一种基于空间约束的模糊核聚类红外图像分割算法。
4) Kernel Fuzzy Cluster Method(KFCM)
核模糊聚类
1.
It is used Kernel Fuzzy Cluster Method(KFCM) as segment algorithm.
根据上述过程所获得的色彩-纹理特征,采用核模糊聚类方法实现彩色图像的自动分割。
5) Semi-Fuzzy C-mean Clustering
半模糊化聚类
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条