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结合K均值与Laplacian的聚类集成算法
被引量：
1
1
作者
徐森
周天
+1 位作者
李先锋
曹瑞
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第10期69-70,140,共3页
聚类集成可以有效提高传统聚类算法的精度,其关键问题在于如何根据聚类成员提供的信息获得更加优越的聚类结果。设计一种聚类集成算法,它结合K均值算法与基于拉普拉斯矩阵的谱聚类算法,充分利用聚类成员提供的属性信息与关系信息。为了...
聚类集成可以有效提高传统聚类算法的精度,其关键问题在于如何根据聚类成员提供的信息获得更加优越的聚类结果。设计一种聚类集成算法,它结合K均值算法与基于拉普拉斯矩阵的谱聚类算法,充分利用聚类成员提供的属性信息与关系信息。为了降低算法计算复杂度,通过代数变换方法有效避免了大规模矩阵的特征值分解问题。在多组真实数据集上的实验结果表明,提出的算法优于其他聚类集成算法。
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关键词
聚类分析
聚类集成
K均值
拉普拉斯矩阵
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题名
结合K均值与Laplacian的聚类集成算法
被引量：
1
1
作者
徐森
周天
李先锋
曹瑞
机构
盐城工学院智能信息处理研究室
哈尔滨工程大学水声技术重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第10期69-70,140,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60975042
41006057
+2 种基金
61105057
61102105)
盐城工学院人才引进专项基金项目(XKR2011019)
文摘
聚类集成可以有效提高传统聚类算法的精度,其关键问题在于如何根据聚类成员提供的信息获得更加优越的聚类结果。设计一种聚类集成算法,它结合K均值算法与基于拉普拉斯矩阵的谱聚类算法,充分利用聚类成员提供的属性信息与关系信息。为了降低算法计算复杂度,通过代数变换方法有效避免了大规模矩阵的特征值分解问题。在多组真实数据集上的实验结果表明,提出的算法优于其他聚类集成算法。
关键词
聚类分析
聚类集成
K均值
拉普拉斯矩阵
Keywords
Cluster analysis Cluster ensemble K-means Laplacian matrix
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合K均值与Laplacian的聚类集成算法
徐森
周天
李先锋
曹瑞
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012
1
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