基于密度调整的改进自适应谱聚类算法

• 作者: 桂卫华 王晓丽 王雅琳 陈斌
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 密度调整 自适应 尺度参数 多重尺度数据集
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 1683-1687
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.0660

摘要

针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷，提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法。该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类，利用密度差来调整样本点之间的相似度，使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系，在一定程度上解决了多尺度聚类问题；同时，通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数，使算法对尺度参数相对不敏感。仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	王雅琳	中南大学信息科学与工程学院	84	519	11.0	17.0
3	王晓丽	中南大学信息科学与工程学院	23	125	7.0	10.0
4	陈斌	中南大学信息科学与工程学院	11	54	4.0	6.0