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一种改进的自适应K近邻聚类算法
被引量：
2
1
作者
黄晓斌
万建伟
张燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第15期76-78,130,共4页
为解决传统聚类算法不能处理非球形分布数据的问题,文犤5犦提出了一种自适应k近邻聚类算法。该算法在无需聚类数目的前提下,能有效解决非球形分布数据的聚类问题。但进一步的研究表明,该算法在处理带“奇异”样本的数据集时失去效果。为...
为解决传统聚类算法不能处理非球形分布数据的问题,文犤5犦提出了一种自适应k近邻聚类算法。该算法在无需聚类数目的前提下,能有效解决非球形分布数据的聚类问题。但进一步的研究表明,该算法在处理带“奇异”样本的数据集时失去效果。为此,该文给出了一种改进的自适应k近邻聚类算法。仿真结果表明,新算法不仅保持了原算法在处理非球形分布数据时的优良特性,还成功解决了“奇异”样本问题。
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关键词
非球形分布
模糊C均值
聚
类
算法
(FCA)
自适应
k
近邻
聚
类
算法
(
aknnca
)
改进
自适应
k
近邻
聚
类
算法
(
iaknnca
)
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职称材料
K近邻的自适应谱聚类快速算法
被引量：
4
2
作者
范敏
王芬
+2 位作者
李泽明
李志勇
张晓波
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期147-152,共6页
谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过...
谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过程需要较大的时间和内存开销。研究从构造相似度矩阵入手,以传统NJW算法为基础,提出一种基于K近邻的自适应谱聚类快速算法FA-SC。该算法能自动确定尺度参数σ;同时,对输入数据集分块处理,并用基于K近邻的稀疏相似度矩阵保存样本信息,减少计算的内存开销,提高了运行速度。通过实验,与传统谱聚类算法比较,FA-SC算法在人工数据集和UCI数据集上能够取得更好的聚类效果。
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关键词
谱
聚
类
k
近邻
稀疏矩阵
自适应
快速
算法
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职称材料
面向非球形分布数据的自适应K近邻聚类算法
被引量：
3
3
作者
黄晓斌
万建伟
张燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第11期21-22,165,共3页
针对传统聚类算法处理非球形分布数据的不足，提出了一种新型的自适应K近邻 聚类算法。该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别融合3个步骤构成。仿真结果 表明，该算法在无须聚类数目的前提下，对非球型分布数据具有很好的聚类...
针对传统聚类算法处理非球形分布数据的不足，提出了一种新型的自适应K近邻 聚类算法。该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别融合3个步骤构成。仿真结果 表明，该算法在无须聚类数目的前提下，对非球型分布数据具有很好的聚类效果。
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关键词
非球形分布
模糊C均值
聚
类
算法
(FCA)
自适应
k
近邻
聚
类
算法
(
aknnca
)
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职称材料
题名
一种改进的自适应K近邻聚类算法
被引量：
2
1
作者
黄晓斌
万建伟
张燕
机构
国防科技大学电子科学与工程学院
空军雷达学院研究生队
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第15期76-78,130,共4页
文摘
为解决传统聚类算法不能处理非球形分布数据的问题,文犤5犦提出了一种自适应k近邻聚类算法。该算法在无需聚类数目的前提下,能有效解决非球形分布数据的聚类问题。但进一步的研究表明,该算法在处理带“奇异”样本的数据集时失去效果。为此,该文给出了一种改进的自适应k近邻聚类算法。仿真结果表明,新算法不仅保持了原算法在处理非球形分布数据时的优良特性,还成功解决了“奇异”样本问题。
关键词
非球形分布
模糊C均值
聚
类
算法
(FCA)
自适应
k
近邻
聚
类
算法
(
aknnca
)
改进
自适应
k
近邻
聚
类
算法
(
iaknnca
)
Keywords
non-spherical-shape distribution,Fuzzy C-means Algorithm(FCA),Adaptive
k
Near Neighbor Clustering Algo-rithm(
aknnca
),Improved Adaptive
k
Near Neighbor Clustering Algorithm(
aknnca
)
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
K近邻的自适应谱聚类快速算法
被引量：
4
2
作者
范敏
王芬
李泽明
李志勇
张晓波
机构
重庆大学自动化学院
国网重庆市电力公司江北供电分公司
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期147-152,共6页
基金
国家电网公司科技资助项目(SGZQJB00FZJS1400341)
重庆市科技攻关资助项目(CSTC2012GG-YYJS40008)~~
文摘
谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过程需要较大的时间和内存开销。研究从构造相似度矩阵入手,以传统NJW算法为基础,提出一种基于K近邻的自适应谱聚类快速算法FA-SC。该算法能自动确定尺度参数σ;同时,对输入数据集分块处理,并用基于K近邻的稀疏相似度矩阵保存样本信息,减少计算的内存开销,提高了运行速度。通过实验,与传统谱聚类算法比较,FA-SC算法在人工数据集和UCI数据集上能够取得更好的聚类效果。
关键词
谱
聚
类
k
近邻
稀疏矩阵
自适应
快速
算法
Keywords
spectral clustering
k
-nearest neighbors
sparse matrix
adaptive
fast algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
面向非球形分布数据的自适应K近邻聚类算法
被引量：
3
3
作者
黄晓斌
万建伟
张燕
机构
国防科技大学电子科学与工程学院
空军雷达学院研究生队
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第11期21-22,165,共3页
文摘
针对传统聚类算法处理非球形分布数据的不足，提出了一种新型的自适应K近邻 聚类算法。该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别融合3个步骤构成。仿真结果 表明，该算法在无须聚类数目的前提下，对非球型分布数据具有很好的聚类效果。
关键词
非球形分布
模糊C均值
聚
类
算法
(FCA)
自适应
k
近邻
聚
类
算法
(
aknnca
)
Keywords
Non-spherical-shape distribution
Fuzzy C-means algorithm(FCA)
Ada ptive
k
near neighbor clustering algorithm(
aknnca
)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的自适应K近邻聚类算法
黄晓斌
万建伟
张燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
2
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下载PDF
职称材料
2
K近邻的自适应谱聚类快速算法
范敏
王芬
李泽明
李志勇
张晓波
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向非球形分布数据的自适应K近邻聚类算法
黄晓斌
万建伟
张燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003
3
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职称材料
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