技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于DC規(guī)劃處理缺失數(shù)據(jù)的聚類方法，針對現(xiàn)實應(yīng)用中真實采集的數(shù)據(jù)集常出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的情況進(jìn)行缺失項估計。主要包括四個步驟：1、對數(shù)據(jù)集缺失項采用該特征的平均值進(jìn)行初始化處理；2、采用核模糊C均值聚類算法(KFCM)對預(yù)處理后數(shù)據(jù)集聚類，并采用凸差(DC)方法對KFCM目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行非凸規(guī)劃優(yōu)化，使最優(yōu)解盡可能跳出局部極值點的吸引域；3、求得聚類中心和數(shù)據(jù)隸屬度后，將缺失數(shù)據(jù)項看作變量進(jìn)行優(yōu)化，以優(yōu)化估計值更新缺失項；4、判斷本次中所有缺失數(shù)據(jù)優(yōu)化解與上一次缺失優(yōu)化解的差是否小于給定閾值，迭代更新2、3直至滿足收斂條件。本方法能夠快速地求得缺失項的估計值，并提高原KFCM算法的聚類精度，且適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

技術(shù)研發(fā)人員：陳松燦;賀丹
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京航空航天大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2016.04.05
技術(shù)公布日：2017.10.24