基于邻里关系传播与模式合并的谱聚类

• 作者: 李志伟 杨金龙 葛洪伟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 邻里关系传播 亲合矩阵 模式合并 相似度 二次更新
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 180-184,189
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.06.039

摘要

针对传统谱聚类算法中亲合矩阵构造不准确和聚类结果不稳定的问题,提出一种基于邻里关系传播与模式合并的谱聚类算法.根据邻里关系传播原则更新子集内样本的相似度,设计局部最大相似值更新方法更新子集间样本的相似度,使用模式合并技术对子集个数较多的集合加以合并得出粗类,再对粗类间样本相似度进行二次更新,构造出亲合矩阵并将其用于谱聚类运算.实验结果表明,二次更新后,同类中样本的相似度被相对性放大,而不同类中样本的相似度则相对性缩小.与近邻传播的谱聚类算法相比,使用该算法能够得到更准确、稳定的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛洪伟	江南大学物联网工程学院	86	456	11.0	17.0
2	杨金龙	江南大学物联网工程学院	28	103	7.0	8.0
3	李志伟	江南大学物联网工程学院	3	13	2.0	3.0