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基于迁移学习与属性熵加权模糊聚类的数据分类方法
发布日期：2019-12-05 来源：1046.0 点击：
一种基于迁移学习与属性熵加权模糊聚类的数据分类方法，通过将需要进行分类的数据作为目标区域。选取与目标区域数据类型相似且数据量充足的数据域作为源域。对源域进行EWFCM聚类，获取源域的类中心与类别维度权重。使用源域中的类中心与权重，采用基于迁移学习的EWFCM聚类算法对目标域中的数据进行聚类计算，有效提高目标域中数据分类的准确率。
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