| 一种适合于非线性高维数据的谱聚类算法 |
| |
| 引用本文： | 王鸿菲,杜洪波,林凯迪,姚云飞,朱立军.一种适合于非线性高维数据的谱聚类算法[J].计算机应用与软件,2021,38(9):268-272,292. |
| |
| 作者姓名： | 王鸿菲 杜洪波 林凯迪 姚云飞 朱立军 |
| |
| 作者单位： | 沈阳工业大学理学院 辽宁沈阳110870;天津大学计算机科学与技术学院 天津300050;北方民族大学信息与计算科学学院 宁夏银川750021 |
| |
| 摘 要： | 谱聚类能识别非线性数据,且优于传统聚类.谱聚类中度量相似性的高斯核函数尺度参数σ和聚类个数k对聚类效果影响较大,但需要人工判断.用向量之间夹角余弦代替σ并且通过特征值的跳跃性确定聚类个数,对于非线性高维数据,提出一种自适应谱聚类算法,将数据通过显式构造映射到随机特征空间,在随机特征空间中实现聚类.实验结果表明,在UCI数据上该算法与传统算法相比效果更好.
|
| 关 键 词： | 谱聚类 非线性高维 自适应 随机特征空间 |
A SPECTRAL CLUSTERING ALGORITHM FOR NONLINEAR HIGH DIMENSIONAL DATA |
| |
| Wang Hongfei,Du Hongbo,Lin Kaidi,Yao Yunfei,Zhu Lijun.A SPECTRAL CLUSTERING ALGORITHM FOR NONLINEAR HIGH DIMENSIONAL DATA[J].Computer Applications and Software,2021,38(9):268-272,292. |
| |
| Authors: | Wang Hongfei Du Hongbo Lin Kaidi Yao Yunfei Zhu Lijun |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
