Efficient Algorithms of Kernelized Hard c-Means Based on Cosine Correlation

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概要

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• Kernelized clustering algorithms are successful to obtain nonlinear cluster boundaries. Among them, kernelized hard c-means based on cosine correlation is useful for the document classification. However, it has the drawback of a high computational effort when a kernel function is used. In this paper, we propose new time-efficient algorithms for kernelized hard c-means based on cosine correlation. Our approach is that on-line algorithms are kernelized instead of batch algorithms such as kernelized hard c-means. Numerical examples show the effectiveness of the proposed method.

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