基于特征加權的改進Hopfield神經網絡解決劃分聚類問題.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、聚類分析是發(fā)現數據內有用信息的一種有效手段，具有著重要的研究意義和應用前景。劃分聚類問題(PC問題)是備受關注和挑戰(zhàn)的重要研究方向之一，因此，尋求快速、有效的方法解決劃分聚類問題是十分必要的。研究證明，劃分聚類問題是一種NP難的組合優(yōu)化問題。近幾十年來，Hopfield神經網絡被廣泛應用于解決劃分組合優(yōu)化問題并取得了良好的效果。2008年，Wang提出了一種Stochastic Optimal Competitive Hopfield

2、Neural Network(SOCHNN)方法求解劃分聚類問題，并能較k-means，GA,GPSO，DE等先前的聚類方法獲得更好的結果。然而SOCHNN方法卻存在著一個缺陷：它沒考慮數據特征對聚類的不同貢獻，聚類結果受著噪聲特征的干擾。
　　 本文提出了一種基于特征加權機制的SOCHNN神經網絡聚類方法，并采用不同加權機制探討改進算法的性能。與原方法相結合的兩種不同特征加權機制，一種是自動特征加權機制，其算法效率高只需用戶輸

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