A fast fuzzy support vector machine based on information granulation下载

weixin_39820535 2019-08-31 04:30:31
Ding Shifei, Han Youzhen, Yu Junzhao, et al. A fast fuzzy support vector machine based on information granulation[J]. Neural Computing and Applications, 2013, 12(1): 139-144.（DOI 10.1007/s00521-012-1276-8）
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Support vector machine
Support vector machine From Wikipedia, the free encyclopedia Not to be confused with Secure Virtual Machine. Machine learning and data mining Problems[show]
Fast Fuzzy Clustering Based on Anchor Graph
基于锚图的快速模糊聚类 FFCAG模糊聚类十分流行；FFCAG算法将基于锚的相似度图构建和隶属度矩阵学习集成到一个统一的框架中，从而可以进一步利用锚的先验知识来提高聚类性能。FFCAG首先使用无参数邻域分配策略构造基于锚的相似图。然后，设计了一个二次规划模型来学习锚的隶属度矩阵，这与传统的模糊聚类算法有很大的不同。更重要的是，在目标函数中引入了一个新的平衡正则化项，以产生更精确的聚类结果。最后，我们采用一种保证收敛的交替优化算法来求解该方法。聚类方法大致分为两类：硬聚类、模糊聚类（软聚类）
Twin Support Vector Machines（孪生支持向量机）
支持向量机在机器学习和数据挖掘领域应用广泛，因此在传统的支持向量机的基础上引申出了大量变形的支持向量机。其中2007年由Jayadeva提出的孪生支持向量机在性能和速度上表现卓越，本文先通过简单的讲解支持向量机，进一步引出广义特征值支持向量机，最后引出孪生支持向量机，并将孪生支持向量机与传统支持向量机进行对比。
【机器学习】模糊信息粒化（Fuzzy Information Granulation, FIG）
转自：https://www.ilovematlab.cn/thread-25659-1-1.html 20世纪60年代，L. A.Zadch教授首次提出了模糊集合论，并于1979年提出了信息粒的概念，将一组相似的研究对象，作为一个整体来研究或者将一个整体为部分来研究，放在一起的对象做成一个整体就叫做信息粒。 粒化计算是信息处理的一个新分支，隶属于软计算科学，它包括词计算理论、粗糙集理论、商空间理...
【论文解读】Density peaks clustering based on fuzzy weighted K-nearest neighbors.2016.Information Science.
FKNN-DPC 通过构造与DPC相同的决策图，并利用 𝛾=𝜌𝛿 找到聚类中心。然后分别提出基于 KNN（第一分配阶段）和模糊加权 KNN（第二分配阶段）的两种策略，将剩余点分配到合适的聚类中。
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