Kernel clustering with automatic variable weighting for interval data

2025-07-07

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AI

DOI：10.1016/j.neucom.2025.130849

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摘要

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• 该论文提出了新的基于核的聚类算法。 • 该论文考虑了原始空间和核空间中的核方法。 • 四种算法学习全局聚类划分的变量相关性权重。 • 两种算法学习每个对象聚类局部的变量相关性权重。 • 对变量的权重施加了乘积和求和约束。 • 对区间数据集的实验表明了这些算法的有用性。