一种加入类间因素的曲线聚类算法

作者：许腾腾; 王瑞; 黄恒君^*

来源：智能系统学报, 2019, 14(02): 362-368.

• 函数型数据
• 类间差异
• 曲线聚类
• B-样条
• 距离度量

针对目前的曲线聚类算法基于类内差异设计,造成不同类之间的曲线区分度不高的问题。在曲线拟合、曲线距离界定的基础上,构造新的目标函数,提出同时考虑类内和类间差异的曲线聚类算法。模拟结果显示,该曲线聚类能够提高聚类精度;针对NO2污染物小时浓度的实例分析表明,该曲线聚类算法具有更好的类间区分度。

• 单位
  兰州财经大学