多尺度的谱聚类算法

• 作者: 俞骏 施培蓓 胡玉娟 郭玉堂
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 谱聚类 k-means 多尺度 特征向量
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 128-130
• 分类号: TP301
• 字数: 2625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.08.038

摘要

提出了一种多尺度的谱聚类算法.与传统谱聚类算法不同,多尺度谱聚类算法用改进的k-means算法对未经规范的La-placian矩阵的特征向量进行聚类.与传统k-means算法不同,改进的k-means算法提出一种新颖的划分数据点到聚类中心的方法,通过比较聚类中心与原点的距离和引入尺度参数来计算数据点与聚类中心的距离.实验表明,改进算法在人工数据集上取得令人满意的结果,在真实数据集上聚类结果较优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施培蓓	合肥师范学院公共计算机教学部	24	108	7.0	10.0
2	郭玉堂	合肥师范学院公共计算机教学部	50	218	8.0	12.0
3	胡玉娟	合肥师范学院公共计算机教学部	35	124	7.0	9.0
4	俞骏	合肥师范学院公共计算机教学部	2	33	2.0	2.0