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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. 相似文献
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