视觉采样聚类方法VSC

被引：2

作者：

郭伟 ^{[1
]}

王士同 ^{[1
]}

程科 ^{[2
]}

韩斌 ^{[1
]}

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

[2] 南京理工大学计算机系

来源：

电子与信息学报 | 2006年 / 04期

关键词：

聚类; 视觉采样; Weber定律; 聚类有效性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

基于视觉采样原理,该文提出了一般化的视觉采样聚类方法VSC。该方法将视觉原理与著名的Weber定律结合起来,其特点是:对聚类初始条件不敏感;Weber定律提供了新的聚类有效性标准,并且该方法所得到的合理的聚类数可以依据Weber定律而得到。大量的实验结果表明了算法VSC的有效性。文中讨论了算法VSC与由Yang Miin-Shen等人(2004)新近提出的基于相似度量的聚类算法SCA之间的内在联系,得出了这两个算法具有一定的同解性质,从而揭示了该文所提方法VSC能够有效地克服算法SCA中参数γ不易确定的困难。

引用

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