基于样本点能量扩散模型的聚类

• 作者: 张茂军 曾昭贤 熊志辉 王炜
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 类中心 能量模型 概率 极值
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2534-2537
• 分类号: TP301.6|TP18
• 字数: 4182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02534

摘要

聚类问题是一个复杂的问题,尽管目前聚类方法多种多样,但是仍然存在诸多不足之处,如聚类收敛速度慢,聚类效果不理想,聚类需要人为提供某些参数等.为此尝试提出一种全新的聚类思路:首先认为每一个类都存在一个(或多个)类中心；其次将每个样本点视为一个能量辐射源,以一个合理的模型向空间中辐射能量,空间点根据其得到能量的多少,确定出某些点为类中心；最后将样本点聚类到不同的类中心,达到聚类的目的.实验结果表明,该方法具有收敛速度快、可扩展性强、适合自然聚类的特点,可以达到与很多经典聚类算法相同的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊志辉	国防科学技术大学信息系统与管理学院	39	494	11.0	21.0
2	王炜	国防科学技术大学信息系统与管理学院	30	131	8.0	10.0
3	张茂军	国防科学技术大学信息系统与管理学院	73	486	13.0	18.0
4	曾昭贤	国防科学技术大学信息系统与管理学院	2	14	1.0	2.0