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初始化独立的谱聚类算法 被引量：8

Initialization independent spectral clustering algorithm
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摘要 谱聚类作为一种新颖的聚类算法近年来受到模式识别领域的广泛关注。针对传统谱聚类算法对初始中心敏感的特点,通过引入对初值不敏感的k-调和平均算法,提出一种初始化独立的谱聚类算法。在人工数据和真实数据上的实验表明,相比于传统的k-means算法、FCM算法和EM算法,改进算法在稳定性和聚类性能上有了显著的提高。 Spectral clustering is used in pattern recognition extensively as a novel clustering algorithm in recent years.Due to the initialization dependence of original spectral clustering, this paper introduces the initialization insensitive k-harmonic means algorithm and proposes an initialization independent spectral clustering algorithm.Experiment on the artificial data set and the real data set shows that the improved algorithm has the remarkable enhancement in the stability and the clustering performance compared with traditional k-means algorithm,FCM algorithm and EM algorithm.
作者 施培蓓 郭玉堂 胡玉娟 俞骏
机构地区 合肥师范学院公共计算机教学部
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第25期134-137,共4页 Computer Engineering and Applications
基金 安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2009A150 No.KJ2010A283) 安徽省高校省级自然科学研究项目No.KJ2010B162 合肥师范学院院级科研项目(No.2010KJ05)~~
关键词 聚类 谱聚类 k-调和平均 初始化 clustering spectral clustering k-harmonic means initialization
分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
作者简介 E-mail： pb_shi@ 163.com：施培蓓（1983-），硕士，研究方向：数据挖掘； 郭玉堂（1962-），教授，研究方向：模式识别、图像处理等； 胡玉娟（1962-），副教授，研究方向：现代教育技术。
  • 相关文献

参考文献5

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引证文献8

二级引证文献29

计算机工程与应用
2010年 第25期

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