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摘要
该文针对迁移聚类问题，提出一种基于最大平均差异的迁移模糊C均值(TFCM-MMD)聚类算法。TFCM-MMD解决了迁移模糊C均值聚类算法在源域与目标域数据分布差异大的情况下迁移学习效果减弱的问题。该算法基于最大平均差异准则度量域间差异，通过学习源域和目标域的投影矩阵，以减小源域和目标域数据在公共子空间分布的差异，进而提升迁移学习的效果。最后，通过基于合成数据集和医学图像分割数据集的实验，进一步验证了TFCM-MMD算法在解决域间差异大的迁移聚类问题上的有效性。
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单位自动化学院; 西北工业大学
