《表1 真实数据集信息：按风格划分数据的模糊聚类算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《按风格划分数据的模糊聚类算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

对于语音数据集，选取前5个样本提供者（speaker no.1～no.5）数据进行实验.对于手写英文字母数据集，选取3个书写者（姓名为:haoying、heliangliang、liuchuankai）数据中各连续500个样本进行实验，由于不同书写者的样本采集于不同时间段中，而数据采集的时间段为无关因素，故不选取数据的时间段（TIME）特征.对于EEG数据集，采用高斯核的核主函数分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）[29]技术将样本维度降至70维进行实验.对于OSPI数据集，选取前3 000个样本进行实验，并对其符号属性进行数字化处理（将月份转换为相应数字，将true和false分别转换为1和0）[30].所有真实数据集信息如表1所示，更详细的数据集信息将在后续章节中具体介绍.