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自然最近邻居在谱图聚类算法中的运用

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自然最近邻居是一种与k最近邻居和∈最近邻居相似的无标度最近邻居，其形成过程与数据密度息密切相关，连接数据对象的所有自然最近邻居可以自动地形成一个关于数据集的关系图模型，即一个自适应领域图，此模型能很好地揭示流形数据的形状与形成机制。本文研究了自然最近邻居的相关特性，并以此来衡量数据集的分布特性，同时，将自然最近邻居的连接方式与测地线距离计算相结合用于形成一个对角块形状的数据相似度矩阵，以此来提高谱图聚类算法的性能，实验以谱图聚类算法MNCut为例说明了此方法的有效性。

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来源
《2011年中国自动化大会暨钱学森诞辰一百周年及中国自动化学会五十周年会庆》|2011年|1-15|共15页
会议地点北京
作者
邹成林; 朱庆生; 陈旭东;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.12;
关键词
自然最近邻居; 自适应领域图; 谱聚类; 流形学习; 聚类算法;

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