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基于聚类算法的多核学习研究

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基于聚类算法的多核学习研究

摘要

数据挖掘是近些年来诸多领域的研究热点，主要是通过各种方法对数据知识进行从无到有的挖掘过程。其中，聚类算法作为机器学习中的经典算法，在图像识别、文本挖掘、商务智能和分析、自然语言处理等任务中有着广泛的应用。与此同时核方法是结合统计理论和数学核函数学习的一类新的机器学习方法，并且以支持向量机为主要的研究领域及方向。在此基础上，根据问题的复杂程度和数据结构的特殊性，多核学习被广泛应用于处理不同结构的数据，在不同属性的特征下，设置多核模型来提高模型性能。本文研究主要讨论在聚类算法的基础上，对数据集的特征属性进行