高属性维稀疏数据聚类回归逻辑神经网络模型及学习算法

摘要

针对高属性维稀疏数据聚类问题,定义了模糊取大逻辑神经元,给出一种新的单层离散型回归逻辑神经网络模型,由稀疏特征差异度组成的相似阵作为该网络的初始权矩阵,通过单层离散型回归逻辑神经网络学习算法,可求出相似矩阵的等价阵,根据等价阵,给定不同的阈值,可动态地、有效地实现对高属性维稀疏数据的归并,使得聚类结果更符合实际情况,聚类质量较高.相比同类聚类算法,它具有学习、修正和应变功能,适用于大规模稀疏数据库和稀疏数据仓库的聚类分析.