鲁棒的极大熵聚类算法RMEC及其例外点标识

2004年第6卷第9期

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《中国工程科学》 >> 2004年第6卷第9期

鲁棒的极大熵聚类算法RMEC及其例外点标识

1.江南大学信息工程学院，江苏无锡 214036

2.南京大学软件新技术国家重点实验室，南京 210016

3.国防科技大学自动化学院，长沙 410073

4.南京理工大学计算机系，南京 212000

资助项目：国家自然科学基金资助项目（60225015）；江苏省自然科学基金资助项目（BK2003017）；江苏计算机信息技术重点实验室资助。收稿日期： 2003-09-28 修回日期： 2003-11-20 发布日期： 2004-09-20

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摘要

针对极大熵聚类算法MEC（maximum entropy clustering）对例外点（outliers）较敏感和不能标识例外点的缺陷，提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC（robust maximum entropy clustering）。该算法的基本思想是通过引入Vapnik's ε-不敏感损失函数和权重因子重新构建目标函数，并利用优化理论推导出新的学习公式。RMEC算法不但对例外点较之MEC算法有更好的鲁棒性，而且还能有效地利用学习后的权重因子标识出数据集中存在的例外点。仿真试验结果亦表明了RMEC算法的上述优点。

关键词

熵 ; 聚类 ; 鲁棒性 ; 例外点 ; ε-不敏感损失函数 ; 权重因子

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图2

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参考文献

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