基于核自适应的近邻传播聚类算法

• 作者: 付迎丁 兰巨龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 近邻传播聚类 核聚类 核自适应聚类 流形学习
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1644-1647,1650
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.011

摘要

近邻传播聚类(AP)方法是近年来出现的一种广受关注的聚类方法,在处理多类、大规模数据集时,能够在较短的时间得到较理想的结果,因此与传统方法相比具有很大的优势.但是对于一些聚类结构复杂的数据集,往往不能得到很好的聚类结果.通过分析数据的聚类特性,设计了一种可以根据数据结构自动调整参数的核函数,数据集在其映射得到的核空间中线性可分或几乎线性可分,对该核空间中的数据集进行近邻传播聚类,有效提高了AP聚类的精确度和速度.算法有效性分析以及仿真实验验证了所提算法在处理大规模复杂结构数据集上的性能优于原始AP算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰巨龙		217	1088	16.0	22.0
2	付迎丁		1	14	1.0	1.0