一种基于模糊核聚类高阶谱的数据分类方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊核聚类高阶谱的数据分类方法，步骤是：a把原始数据进行预处理，即分成已知的多类别数据和待分析的某类别数据；b获得学习样本和训练样本及其各自的高阶谱分析结果；c对学习样本和测试样本的高阶谱分析结果分别进行模糊阈值处理，分别得到其模糊阈值处理结果；d对学习样本的模糊阈值处理结果进行模糊核聚类处理，获取其模糊核聚类类别特征；e将测试样本的模糊阈值处理结果和模糊核聚类类别特征进行运算，以判断训练样本的类别归属。本发明可以在样本数量不稳定的情况下、特别是小样本情况下较好地提取模糊核聚类类别特征，获得较好的数据分类效果。