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一种分层组合的半监督近邻传播聚类算法 被引量:15
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作者 张震 汪斌强 +1 位作者 伊鹏 兰巨龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期645-651,共7页
针对近邻传播(AP)聚类算法的计算复杂度和准确性,该文提出一种分层组合的半监督近邻传播聚类算法(SAP-SC)。算法引入"分层聚类"的思想,将一次AP聚类过程等分成若干层聚类,使得处理过程简单、易于实现;每层只关注聚类"困... 针对近邻传播(AP)聚类算法的计算复杂度和准确性,该文提出一种分层组合的半监督近邻传播聚类算法(SAP-SC)。算法引入"分层聚类"的思想,将一次AP聚类过程等分成若干层聚类,使得处理过程简单、易于实现;每层只关注聚类"困难"的数据点,并通过构造"成对点约束"和使用"子簇标签映射"进行半监督学习;基于"组合提升"的方法将各层聚类结果加权叠加,从而提升了算法的准确性能。理论分析和实验结果表明:算法在聚类准确性和计算复杂度方面有了较大改进。 展开更多
关键词 监督学习 近邻传播 分层 组合提升
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基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法 被引量:6
2
作者 冯晓磊 于洪涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3656-3658,3664,共4页
通过学习数据集的低维流形结构,给出一种流形距离测度;结合成对约束信息,调整数据的相似度矩阵,将其作为近邻传播算法的输入,提出了基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法(SAP-MD)。通过在UCI标准数据集上的仿真实验表明,SAP-MD算法相... 通过学习数据集的低维流形结构,给出一种流形距离测度;结合成对约束信息,调整数据的相似度矩阵,将其作为近邻传播算法的输入,提出了基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法(SAP-MD)。通过在UCI标准数据集上的仿真实验表明,SAP-MD算法相比于仅利用成对约束信息的聚类算法,在聚类性能上有很大提高。 展开更多
关键词 近邻传播 流形学习 监督 成对约束信息 流形距离
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利用半监督近邻传播聚类算法实现P2P流量识别 被引量:6
3
作者 于明 朱超 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期653-657,661,共6页
为了解决利用少量标记样本实现准确的P2P流量识别,提出了一种基于半监督近邻传播(AP)聚类算法的P2P流量识别方法.首先对少量样本进行标记,然后在聚类过程中为标记样本和非标记样本设置不同的参考度,使标记样本能够优先成为类代表点,进... 为了解决利用少量标记样本实现准确的P2P流量识别,提出了一种基于半监督近邻传播(AP)聚类算法的P2P流量识别方法.首先对少量样本进行标记,然后在聚类过程中为标记样本和非标记样本设置不同的参考度,使标记样本能够优先成为类代表点,进而通过样本间的消息加权更新完成聚类,最后按照相应的"标记-类别映射"规则实现对P2P流量的识别.研究了参考度与消息加权更新对识别性能的影响,实验结果显示:当标记样本的比例为5%时,对P2P流量的识别准确率高于90%,误识别率低于3%;当标记样本的比例达到15%后,识别准确率高于95%,最高可达98%,而误识别率则低于1%;识别性能随标记样本比例的提高而提高. 展开更多
关键词 P2P流量识别 监督 近邻传播 机器学习 网络安全
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基于水波传播特性的半监督密度聚类算法
4
作者 冯彦超 王杰 +2 位作者 栗雅婷 蔡江辉 杨海峰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2329-2334,共6页
半监督密度聚类通过融合监督信息与密度特征优化聚类性能,但在数据分布不均时,传统半监督密度聚类算法常因全局密度阈值设定与约束信息利用不足,难以捕捉局部密度差异,导致稀疏区域簇识别能力受限。针对这一挑战,提出了一种基于水波传... 半监督密度聚类通过融合监督信息与密度特征优化聚类性能,但在数据分布不均时,传统半监督密度聚类算法常因全局密度阈值设定与约束信息利用不足,难以捕捉局部密度差异,导致稀疏区域簇识别能力受限。针对这一挑战,提出了一种基于水波传播特性的半监督密度聚类算法(SDR)。受水波“波心恒定”和“振幅衰减”特性的启发,SDR模拟簇心稳定性及密度从中心向边界递减的趋势,通过局部密度差异识别初始子簇。进一步利用邻居影响力分配剩余点,并结合标签附着度动态合并子簇。在5个合成数据集和7个真实数据集上的实验结果证实了SDR算法在稀疏区域聚类任务中的有效性。 展开更多
关键词 监督学习 密度 水波传播 约束优化
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基于近邻传播算法的半监督聚类 被引量:165
5
作者 肖宇 于剑 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2803-2813,共11页
提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算... 提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算法.但是,对于一些聚类结构比较复杂的数据集,AP算法往往不能得到很好的聚类结果.使用已知的标签数据或者成对点约束对数据形成的相似度矩阵进行调整,进而达到提高AP算法的聚类性能.实验结果表明,该方法不仅提高了AP对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较多时,该方法要优于相关比对算法. 展开更多
关键词 监督 近邻传播 相似度矩阵 成对点约束 先验知识
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近邻传播半监督聚类算法的分析与改进 被引量:7
6
作者 赵宪佳 王立宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第36期168-170,218,共4页
近邻传播半监督聚类算法SAP在小数据集上运行时可能会出现并列类代表点的现象,当出现并列类代表点时,依据决策矩阵E对角线上数值大于0确定的类代表点并不是全部的类代表点。分析了近邻传播算法的性质,找出了并列类代表点的出现原因,并... 近邻传播半监督聚类算法SAP在小数据集上运行时可能会出现并列类代表点的现象,当出现并列类代表点时,依据决策矩阵E对角线上数值大于0确定的类代表点并不是全部的类代表点。分析了近邻传播算法的性质,找出了并列类代表点的出现原因,并针对此现象给出了改进算法。 展开更多
关键词 近邻传播 代表点 监督学习
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约束传播自适应半监督非负矩阵分解聚类算法
7
作者 朱拓基 林浩申 +2 位作者 赵伟豪 王靖 杨晓君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期81-91,共11页
对称非负矩阵分解(SNMF)能够自然地捕获图表示中嵌入的聚类结构,是线性和非线性数据聚类应用的重要方法。但其对变量的初始化较敏感,初始化矩阵的质量好坏会较大地影响聚类性能,且在半监督聚类中面临着从有限的标记数据中学习更具辨别... 对称非负矩阵分解(SNMF)能够自然地捕获图表示中嵌入的聚类结构,是线性和非线性数据聚类应用的重要方法。但其对变量的初始化较敏感,初始化矩阵的质量好坏会较大地影响聚类性能,且在半监督聚类中面临着从有限的标记数据中学习更具辨别力表示的挑战。针对以上问题,提出了一种约束传播自适应半监督非负矩阵分解聚类算法(constrained propagation self-adaptived semi-supervised non-negative matrix factorization clustering algorithm,CPS3NMF)。该算法将有限约束传播到无约束数据点,构建出带有约束信息的相似矩阵,所获得的相似矩阵充当SNMF中分解的非负对称矩阵,还用于对分配矩阵进行图正则化,充分利用约束信息来保存数据空间的几何结构。同时结合SNMF对初始化特征的敏感性,使用自适应学习的权重对多个初始化矩阵的质量进行排序,集成多次聚类结果来逐步提高半监督聚类性能。在6个公开数据集上进行实验表明所提出的CPS3NMF算法优于其他先进算法,证明了其在半监督聚类中的有效性。 展开更多
关键词 对称非负矩阵分解 监督学习 约束传播
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基于半监督近邻传播的数据流聚类算法 被引量:1
8
作者 王文帅 陈刚 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期6-8,47,共4页
为了提高进化数据流的聚类质量,提出基于半监督近邻传播的数据流聚类算法(SAPStream),该算法借鉴半监督聚类的思想对初始数据流构造相似度矩阵进行近邻传播聚类,建立在线聚类模型,随着数据流的进化,应用衰减窗口技术对聚类模型适时做出... 为了提高进化数据流的聚类质量,提出基于半监督近邻传播的数据流聚类算法(SAPStream),该算法借鉴半监督聚类的思想对初始数据流构造相似度矩阵进行近邻传播聚类,建立在线聚类模型,随着数据流的进化,应用衰减窗口技术对聚类模型适时做出调整,对产生的类代表点和新到来的数据点再次聚类得到数据流的聚类结果。对数据流进行动态聚类的实验结果表明该算法是高质有效的。 展开更多
关键词 数据流 监督 近邻传播 衰减窗口
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一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法 被引量:11
9
作者 徐明亮 王士同 杭文龙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期255-269,共15页
以近邻反射传播(Affinity propagation,AP)聚类算法为基础,提出了一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法 (Semi-supervised affinity propagation clustering method with homogeneity constraints,HCSAP).该方法在聚类目标函... 以近邻反射传播(Affinity propagation,AP)聚类算法为基础,提出了一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法 (Semi-supervised affinity propagation clustering method with homogeneity constraints,HCSAP).该方法在聚类目标函数中引入同类约束项,以保证聚类结果与同类集先验信息一致.利用最大和信任传播(Max-sum belief propagation)优化过程对目标函数进行求解,导出同类约束下的吸引度(Responsibility)和归属度(Availability)的迭代方程.人工数据集和真实数据集上的实验结果表明本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 监督 近邻反射传播 最大和 信任传播 约束
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基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法 被引量:3
10
作者 赵小强 谢亚萍 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第1期96-100,共5页
针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再... 针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再用半监督算法调整相似度矩阵,最后用仿射传播聚类算法对低维数据进行聚类分析.仿真结果表明,本文提出的算法与半监督仿射传播聚类算法相比,在处理高维数据时聚类效果更好,精度更高,迭代次数更少. 展开更多
关键词 数据挖掘 监督 仿射传播 局部线性嵌入算法
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基于半监督学习的核信任力传播聚类算法
11
作者 陈晓峰 王士同 曹苏群 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第5期505-510,共6页
文中提出一种半监督核信任力传播聚类算法(SSKAPC).SSKAPC在对样本聚类的过程中,引入先验知识提高聚类性能;同时该算法将样本映射到高维空间进行聚类.人工数据和真实世界数据的实验表明,SSKAPC算法能大幅度提高聚类的准确性.
关键词 信任力传播 监督
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半监督的仿射传播聚类 被引量:29
12
作者 王开军 李健 +1 位作者 张军英 涂重阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第23期197-198,201,共3页
仿射传播聚类算法快速、有效,可以解决大数据集的聚类问题,但当数据的聚类结构比较松散时,聚类准确性不高。该文提出了半监督的仿射传播聚类算法,在迭代过程中嵌入了有效性指标以监督和引导算法向最优聚类结果的方向运行。实验结果表明... 仿射传播聚类算法快速、有效,可以解决大数据集的聚类问题,但当数据的聚类结构比较松散时,聚类准确性不高。该文提出了半监督的仿射传播聚类算法,在迭代过程中嵌入了有效性指标以监督和引导算法向最优聚类结果的方向运行。实验结果表明,该方法对于聚类结构比较紧密和松散的数据集,均可以给出较为准确的聚类结果。 展开更多
关键词 仿射传播 监督 大数据集的算法
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一种基于自适应标记与区域间近邻传播聚类的分水岭图像分割算法 被引量:19
13
作者 蔡强 刘亚奇 +2 位作者 曹健 李海生 杜军平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1911-1918,共8页
分水岭算法是一种高效的图像分割算法,能够准确地对图像进行基于区域的分割,但是存在易过分割的问题.为此本文提出一种改进的分水岭算法:首先,对彩色图像进行频谱包络滤波并计算彩色梯度获得梯度图像,再采取一种自适应设定参数的H-minim... 分水岭算法是一种高效的图像分割算法,能够准确地对图像进行基于区域的分割,但是存在易过分割的问题.为此本文提出一种改进的分水岭算法:首先,对彩色图像进行频谱包络滤波并计算彩色梯度获得梯度图像,再采取一种自适应设定参数的H-minima技术,对梯度图像的极小值区域进行标记;然后,对已标记极小值区域的梯度图像进行分水岭分割;最后,计算分水岭分割所得各区域的颜色矩,作为该区域的颜色特征,并对这些区域进行近邻传播聚类获得分割结果.通过与近年来其它改进的分水岭算法和采用聚类的图像分割算法实验比较,本文所提算法能更加有效地抑制过分割,提高分割准确率,具有良好的自适应性和鲁棒性. 展开更多
关键词 分水岭算法 自适应标记 近邻传播 图像分割 过分割
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基于近邻传播学习的半监督流量分类方法 被引量:14
14
作者 张震 汪斌强 +1 位作者 李向涛 黄万伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1100-1109,共10页
准确的流量分类是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对完全监督和无监督分类的缺陷,提出了一种基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.通过引入"近邻传播聚类"机制构建分类模型,使得分类器实现过程简单、运行... 准确的流量分类是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对完全监督和无监督分类的缺陷,提出了一种基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.通过引入"近邻传播聚类"机制构建分类模型,使得分类器实现过程简单、运行高效.应用"半监督学习"的思想,抽象出少量已标记样本流约束和流形空间先验信息,定义了"流形相似度"的距离测度,既降低了标记流量样本的复杂度,又提高了流量分类器的性能.理论分析和实验结果表明:算法具有较高的分类准确性和较好的凝聚性. 展开更多
关键词 流量分 监督学习 近邻传播 流形相似度
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一种半监督K均值多关系数据聚类算法 被引量:22
15
作者 高滢 刘大有 +1 位作者 齐红 刘赫 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2814-2821,共8页
提出了一种半监督K均值多关系数据聚类算法.该算法在K均值聚类算法的基础上扩展了其初始类簇的选择方法和对象相似性度量方法,以用于多关系数据的半监督学习.为了获取高性能,该算法在聚类过程中充分利用了标记数据、对象属性及各种关系... 提出了一种半监督K均值多关系数据聚类算法.该算法在K均值聚类算法的基础上扩展了其初始类簇的选择方法和对象相似性度量方法,以用于多关系数据的半监督学习.为了获取高性能,该算法在聚类过程中充分利用了标记数据、对象属性及各种关系信息.多关系数据库Movie上的实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 数据挖掘 监督学习 算法 多关系数据 K均值
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基于约束动态更新的半监督层次聚类算法 被引量:21
16
作者 周晨曦 梁循 齐金山 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1253-1263,共11页
提出了一种基于约束动态更新的半监督层次聚类算法.与现存的半监督层次聚类算法类似,该算法也使用了必连和不连约束.但不同的是,该算法并不是在对满足必连约束的数据样本点进行预先划分的基础上依据不连约束进行聚合操作,而是首先将约... 提出了一种基于约束动态更新的半监督层次聚类算法.与现存的半监督层次聚类算法类似,该算法也使用了必连和不连约束.但不同的是,该算法并不是在对满足必连约束的数据样本点进行预先划分的基础上依据不连约束进行聚合操作,而是首先将约束扩展为一个闭包,然后在这此基础上直接依据不连约束进行聚合操作,并在聚合的过程中依据聚类结果动态地更新必连和不连约束,以保证最终的聚类结果同时满足必连和不连约束.该算法的优势在于省略了对必连约束的数据样本点进行预先划分的步骤,这一改进能够保证数据样本点获得更为合理的聚合顺序,从而得到更为准确的聚类结果.本文具体给出了该算法基于Ward层次聚类算法的实现,提出了C-Ward算法.实验表明,与其他同类算法相比,无论是在人工模拟数据集还是在现实数据集上,本文提出的算法都表现出了更高的准确性和更强的稳定性. 展开更多
关键词 监督 层次 约束 动态更新 Ward算法
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半监督FCM聚类算法目标函数研究 被引量:14
17
作者 李春芳 庞雅静 +1 位作者 钱丽璞 高爱华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第14期128-132,135,共6页
分析了现有半监督FCM算法目标函数的物理意义和平衡系数α的选取,说明Stutz对Pedrycz目标函数的修改使半监督的物理意义更清楚,它在α=1,0时均退化为标准FCM算法,给出了修改后SS-FCM算法的交替求解过程。实验结果:(1)修改算法与Pedrycz... 分析了现有半监督FCM算法目标函数的物理意义和平衡系数α的选取,说明Stutz对Pedrycz目标函数的修改使半监督的物理意义更清楚,它在α=1,0时均退化为标准FCM算法,给出了修改后SS-FCM算法的交替求解过程。实验结果:(1)修改算法与Pedrycz算法有相同的半监督作用和清楚的物理解释;(2)对labeled样本采用FCM算法赋值比用随机数的收敛稳定性高;(3)优选的少量labeled样本,使用模糊协方差的SS-CFCM算法提高了聚类准确性和收敛速度。 展开更多
关键词 模糊C均值(FCM)算法 监督 目标函数 模糊协方差
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基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场机群划分方法 被引量:18
18
作者 林俐 潘险险 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期8-14,共7页
在谱聚类技术的基础上,面向风电场动态等值建模,提出一种基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场机群划分方法。首先根据风电机组的实测运行数据,构造一个可以体现原始数据结构且能为分类提供更多有效信息的特征向量矩阵Y。进而利用获取... 在谱聚类技术的基础上,面向风电场动态等值建模,提出一种基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场机群划分方法。首先根据风电机组的实测运行数据,构造一个可以体现原始数据结构且能为分类提供更多有效信息的特征向量矩阵Y。进而利用获取的部分样本组的先验信息,采用自顶向下的簇分裂策略,对Y中的样本组进行半监督聚类划分,得到风电机组的机群划分结果 ,采用容量加权法计算各机群等值风电机组的参数,建立风电场的动态等值模型。以某实际风电场为例进行仿真验证,结果表明,采用所提方法建立的动态等值模型与详细模型较接近,能够较准确地反映风电场的动态响应特性。 展开更多
关键词 分裂层次 监督 风电场 机群划分 算法 动态等值
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基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法 被引量:5
19
作者 王丽敏 姬强 +1 位作者 韩旭明 黄娜 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期753-757,共5页
针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调... 针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调整阻尼系数,提高算法的聚类性能.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该改进算法聚类精度更高,收敛速度更快. 展开更多
关键词 近邻传播算法 奇异值分解 非线性函数策略 阻尼系数
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基于改进近邻传播算法的Web用户聚类 被引量:6
20
作者 冷亚军 梁昌勇 陆文星 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第9期993-997,共5页
随着Intemet和电子商务的迅猛发展,聚类技术在Web用户划分方面的作用越来越明显。Web用户聚类的难度在于有成千上万的用户需要聚类,而且每个用户的偏好向量是高维稀疏的。对于处理大规模的数据集。近邻传播算法是一种快速、有效的聚... 随着Intemet和电子商务的迅猛发展,聚类技术在Web用户划分方面的作用越来越明显。Web用户聚类的难度在于有成千上万的用户需要聚类,而且每个用户的偏好向量是高维稀疏的。对于处理大规模的数据集。近邻传播算法是一种快速、有效的聚类方法。但面对高维稀疏的数据,近邻传播算法往往不能得到很好的聚类结果,而且该方法不能产生指定类数的聚类。本文提出一种改进的近邻传播算法,使用该方法对Web用户进行聚类。根据灰关系等级和Jaccard系数定义用户相似度矩阵,对算法产生的初始聚类进行重新分配,获得指定类数的聚类。实验结果表明新算法是有效的,与原始近邻传播算法相比,新算法在个性化推荐的应用中具有更好的性能。 展开更多
关键词 WEB用户 稀疏性 近邻传播算法 相似度矩阵
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