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基于共享近邻的自适应谱聚类
被引量：
16
1
作者
刘馨月
李静伟
+2 位作者
于红
尤全增
林鸿飞
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第9期1876-1880,共5页
谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的...
谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的谱聚类算法.它满足聚类假设的要求,具有局部密度的自适应性,能有效识别数据点之间的内在联系.典型人工和真实数据集上的实验结果证明了算法的有效性.
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关键词
聚类
谱聚类
相似度度量
共享近邻
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职称材料
题名
基于共享近邻的自适应谱聚类
被引量：
16
1
作者
刘馨月
李静伟
于红
尤全增
林鸿飞
机构
计算机科学与技术
学院
大连理工大学
软件学院大连理工大学
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第9期1876-1880,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60873180)资助
文摘
谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的谱聚类算法.它满足聚类假设的要求,具有局部密度的自适应性,能有效识别数据点之间的内在联系.典型人工和真实数据集上的实验结果证明了算法的有效性.
关键词
聚类
谱聚类
相似度度量
共享近邻
Keywords
clustering
spectral clustering
similarity measure
shared nearest neighbors
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于共享近邻的自适应谱聚类
刘馨月
李静伟
于红
尤全增
林鸿飞
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011
16
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