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基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法

         
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针对近邻传播(AP)聚类算法对参数偏向参数(Preference)敏感、不适用于稀疏数据、聚类结果中会出现错误聚类的样本点的问题,提出基于万有引力的自适应近邻传播聚类(GA-AP)算法.首先,在传统AP算法的基础上采用引力搜索机制对样本进行全局寻优;其次,在全局寻优的基础上利用信息熵和自适应增强(AdaBoost)算法找到每个簇内正确聚类和错误聚类的样本点,并计算出这些样本点的权值,用计算出的权值更新对应的样本点,从而更新相似度、Preference取值、吸引度和隶属度,并进行重新聚类.不断操作以上步骤直到达到最大的迭代次数.通过在9个数据集上的仿真实验得出,相比于基于自适应属性加权的近邻传播聚类(AFW_AP)算法、AP算法、K均值聚类(K-means)算法和模糊C均值(FCM)算法,所提算法的纯度(Purity)、F值(F-measure)和准确率(ACC)的平均值分别最高提升了0.69、71.74％和98.5％.实验结果表明,所提算法降低了对偏向参数的依赖,提高了聚类效果,特别是对于稀疏数据集的聚类结果的准确率.

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