基于共享近邻的自适应谱聚类

被引：19

作者：

刘馨月 ^{[1
,2
]}

李静伟 ^{[2
]}

于红 ^{[1
,2
]}

尤全增 ^{[2
]}

林鸿飞 ^{[1
]}

机构：

[1] 计算机科学与技术学院大连理工大学

[2] 软件学院大连理工大学

来源：

小型微型计算机系统 | 2011年 / 32卷 / 09期

关键词：

聚类; 谱聚类; 相似度度量; 共享近邻;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

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.

引用

页码：1876 / 1880

页数：5