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摘要:
提出一种尺度参数与初始中心自适应的谱聚类算法。与传统谱聚类算法中使用全局尺度参数相比,本算法根据样本数据点邻域信息自适应确定的局部尺度参数,充分考虑了数据的内在结构,并且将粒子群优化的FCM算法引入算法中,寻找最优粒子作为初始中心,解决初始聚类中心敏感性问题。实验结果表明,文章提出的算法相比原始谱聚类算法,聚类结果更稳定,正确率更高。
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文献信息
篇名 一种尺度参数与初始中心自适应的谱聚类算法
来源期刊 信息通信 学科 工学
关键词 谱聚类 尺度参数 自适应 粒子群优化
年,卷(期) 2013,(7) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 20-22
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 1047字 语种 中文
DOI
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 刘小虎 8 25 3.0 5.0
2 梁后军 4 12 2.0 3.0
3 梁后兵 1 1 1.0 1.0
4 旷世希 1 1 1.0 1.0
5 吴建 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
谱聚类
尺度参数
自适应
粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息通信
月刊
1673-1131
42-1739/TN
大16开
湖北省武汉市
1987
chi
出版文献量(篇)
18968
总下载数(次)
92
总被引数(次)
34323
论文1v1指导