PCA和相融性度量在聚类算法中的应用

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PCA和相融性度量在聚类算法中的应用

姜斌, 潘景昌, 郭强, 衣振萍

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姜斌, 潘景昌, 郭强, 衣振萍. PCA和相融性度量在聚类算法中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1292-1295.

引用本文:

姜斌, 潘景昌, 郭强, 衣振萍. PCA和相融性度量在聚类算法中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1292-1295.

JIANG Bin, PAN Jing-chang, GUO Qiang, YI Zhen-ping. Application of PCA and Coherence Measure in Clustering Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1292-1295.

Citation:

JIANG Bin, PAN Jing-chang, GUO Qiang, YI Zhen-ping. Application of PCA and Coherence Measure in Clustering Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1292-1295.

PCA和相融性度量在聚类算法中的应用

1.
山东大学威海分校信息工程学院山东威海 264209;
2.
上海大学计算机工程与科学学院上海闸北区 200436

基金项目:

国家重大工程LAMOST项目

作者简介:
姜斌(1977-),男,硕士,主要从事模式识别及其应用方面的研究.

中图分类号: TP391

Application of PCA and Coherence Measure in Clustering Algorithm

1.
School of Information Engineering,Shandong University at Weihai Weihai Shandong 264209;
2.
School of Computer Science,Shanghai University Zhabei Shanghai 200436

摘要: 提出一种基于主分量分析和相融性度量的快速聚类方法。通过构造主分量空间将高维数据投影到两个主成分上进行特征提取,每一个主分量都是原始变量的线性组合,主分量之间互为正交关系,在剔除冗余信息的同时,实现高维数据降维,得到二维坐标,以此作为聚类分析的输入;提出相融性度量的定义,用相融性度量描述一个样本与训练集相融合的程度,设计一种基于相融性度量的分类器。以该方法为基础设计的光谱自动分类系统可实现快速、准确地分类。
- 相融性度量 /
- 降维 /
- 高维数据 /
- 主分量分析
Abstract: An efficient and quick method based on 2-D Principal Component Analysis (PCA) and coherence measure is introduced. The coordinates are achieved by projecting the high dimensional data to the 2-D space after the principle component space is built and feature extraction is finished at one time. Every principle component is the linear combination of the original variables and is irrelevant to each other. A novel coherence measure is introduced and designed for effectively measuring the coherence of a new specimen of unknown type with the training samples. The spectrum can be classified quickly and exactly by the classifier.
- coherence measure /
- dimensionality reduction /
- high-dimensional data /
- principal component analysis

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[19]	张旻, 李肇基. 高速IGBT的二维数值分析 . 电子科技大学学报, 1997, 26(2): 152-156.
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PCA和相融性度量在聚类算法中的应用

1. 山东大学威海分校信息工程学院山东威海 264209;

2. 上海大学计算机工程与科学学院上海闸北区 200436

基金项目:

国家重大工程LAMOST项目

作者简介:
姜斌(1977-),男,硕士,主要从事模式识别及其应用方面的研究.

收稿日期: 2007-09-14
刊出日期: 2007-12-15

中图分类号: TP391

关键词:

摘要: 提出一种基于主分量分析和相融性度量的快速聚类方法。通过构造主分量空间将高维数据投影到两个主成分上进行特征提取,每一个主分量都是原始变量的线性组合,主分量之间互为正交关系,在剔除冗余信息的同时,实现高维数据降维,得到二维坐标,以此作为聚类分析的输入;提出相融性度量的定义,用相融性度量描述一个样本与训练集相融合的程度,设计一种基于相融性度量的分类器。以该方法为基础设计的光谱自动分类系统可实现快速、准确地分类。

English Abstract

姜斌, 潘景昌, 郭强, 衣振萍. PCA和相融性度量在聚类算法中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1292-1295.

引用本文:

姜斌, 潘景昌, 郭强, 衣振萍. PCA和相融性度量在聚类算法中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1292-1295.

JIANG Bin, PAN Jing-chang, GUO Qiang, YI Zhen-ping. Application of PCA and Coherence Measure in Clustering Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1292-1295.

Citation:

JIANG Bin, PAN Jing-chang, GUO Qiang, YI Zhen-ping. Application of PCA and Coherence Measure in Clustering Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1292-1295.

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