原文服务方: 信息与控制       
摘要:
针对标准谱聚类算法中,基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映数据聚类复杂的空间分布特性的问题,提出了一种基于流形距离核的谱聚类算法.它能充分挖掘数据集中的内在结构信息,较好地反映局部和全局一致性,并且可以很好地防止“桥”噪声点的影响,提高算法的聚类性能.与传统的聚类算法和常见谱聚类算法进行了比较,在人工数据集和UCI数据集上的实验都验证了本算法能够获得更好的聚类效果.
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文献信息
篇名 一种基于流形距离核的谱聚类算法
来源期刊 信息与控制 学科
关键词 谱图理论 谱聚类 流形距离核 自适应
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 307-313
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1219.2012.00307
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陶新民 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 49 926 16.0 29.0
2 付丹丹 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 10 172 7.0 10.0
3 曹盼东 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 4 44 3.0 4.0
4 宋少宇 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 4 44 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
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谱图理论
谱聚类
流形距离核
自适应
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与控制
双月刊
1002-0411
21-1138/TP
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
2891
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41289
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