基于共享近邻的自适应谱聚类

刘馨月; 李静伟; 于红; 尤全增; 林鸿飞

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基于共享近邻的自适应谱聚类

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谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的谱聚类算法.它满足聚类假设的要求,具有局部密度的自适应性,能有效识别数据点之间的内在联系.典型人工和真实数据集上的实验结果证明了算法的有效性.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2011年第9期|1876-1880|共5页
作者
刘馨月; 李静伟; 于红; 尤全增; 林鸿飞;
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作者单位

1. 计算机科学与技术学院大连理工大学 2. 软件学院大连理工大学;

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正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
聚类; 谱聚类; 相似度度量; 共享近邻;

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