沈宏斌；王世通；吴晓军 带离群值的模糊核聚类。 （中文。英文摘要） Zbl 1107.68467号 J.软件。 15，第7期，1021-1029（2004）. 摘要：离群值是指远离其他数据值的一般簇的数据值。离群值可能意味着数据集最重要的特征。提出了一种新的模糊核聚类算法来定位通常由少数离群值表示的关键区域。通过mercer核函数，首先将原始空间中的数据映射到高维特征空间。然后在特征空间中引入一个改进的模糊聚类目标函数。为特征空间中的每个向量分配一个额外的权重因子，并使用从目标函数导出的迭代函数更新权重值。基准的最终权重代表了相应基准的一种代表性。有了这些权重，专家可以轻松识别异常值。仿真结果证明了该方法的可行性。 引用于2文件 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 关键词：聚类算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Shen}等人，J.Softw。15，第7号，1021--1029（2004；Zbl 1107.68467）