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基于共享近邻的自适应谱聚类
引用本文:刘馨月,李静伟,于红,尤全增,林鸿飞.基于共享近邻的自适应谱聚类[J].小型微型计算机系统,2011,32(9).
作者姓名:刘馨月  李静伟  于红  尤全增  林鸿飞
作者单位:1. 计算机科学与技术学院大连理工大学,辽宁大连116024;软件学院大连理工大学,辽宁大连116620
2. 软件学院大连理工大学,辽宁大连,116620
3. 计算机科学与技术学院大连理工大学,辽宁大连,116024
基金项目:国家自然科学基金项目(60873180)资助
摘    要: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

Adaptive Spectral Clustering Based on Shared Nearest Neighbors
LIU Xin-yue , LI Jing-wei , YU Hong , YOU Quan-zeng , LIN Hong-fei.Adaptive Spectral Clustering Based on Shared Nearest Neighbors[J].Mini-micro Systems,2011,32(9).
Authors:LIU Xin-yue  LI Jing-wei  YU Hong  YOU Quan-zeng  LIN Hong-fei
Affiliation:LIU Xin-yue1,2,LI Jing-wei2,YU Hong1,YOU Quan-zeng2,LIN Hong-fei11(School of Computer Science and Technology,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)2(School of Software Technology,Dalian 116620,China)
Abstract:Spectral clustering has become one of the most popular modern clustering algorithms in recent years.Similarity measurement is crucial to the performance of spectral clustering.Through exploiting the information about local density embedded in the shared nearest neighbors,a novel similarity measure and its corresponding spectral clustering,namely adaptive spectral clustering based on shared nearest neighbors is proposed in this paper.The proposed similarity measure satisfies the clustering assumption,and can...
Keywords:clustering  spectral clustering  similarity measure  shared nearest neighbors  
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