基于量子遗传谱聚算法的聚类

• 作者: 李光文 蒋勇 谭怀亮
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征值分解 QR分割 谱聚类算法 量子遗传谱聚算法
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2546-2550
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7936字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02546

摘要

在处理大数据集聚类问题上,谱聚算法因存在占用存储空间大、时间复杂度高的缺陷而难以推广,针对此问题,提出采用多次分割、向上向下双向收缩的QR算法求得特征值对应的特征向量来实现降维,并在此基础上构造映射空间上的样本来实现量子遗传谱聚算法的聚类.该方法通过映射为后续的量子遗传谱聚算法聚类提供低维的输入,而量子遗传算法具有快速收敛到全局最优并且对初始化不敏感的特性,从而可以获得良好的聚类结果.实验结果显示,使用该算法的聚类比谱聚算法、K-means算法、NJW算法等单一方法具有更好的收敛性、稳定性和更高的全局最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭怀亮	湖南大学计算机与通信学院	27	82	5.0	7.0
2	李光文	湖南化工职业技术学院信息工程系	31	104	6.0	9.0
3	蒋勇	湖南化工职业技术学院信息工程系	13	32	3.0	5.0