基于 Minkowski 距离的一致聚类改进算法及应用研究?

• 作者: 徐德刚 徐戏阳 苏志芳 谢永芳 赵盼磊 阳春华 陈晓
• 来源期刊: 湖南大学学报（自认科学版）
• 关键词: 一致聚类 Minkowski距离 一致矩阵 聚类数目 工况识别
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 【计算机科学】
• 页码范围: 133-140
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

针对一致聚类算法中聚类数目判断不准确、聚类速度慢等问题，通过集成复杂网络中的Newman贪婪算法与谱聚类算法，提出了一种新的基于Minkowski距离的一致聚类算法。该算法利用Minkowski距离刻画样本间的相似度，根据随机游走策略，结合不同数据的特征值分布分析方法进行聚类，实现聚类数目的自动识别。实验仿真说明算法具有较少的运算时间及较高的聚类精度。结合实际铜矿泡沫浮选过程特点，将该算法应用于浮选工况分类，进一步验证了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	谢永芳	中南大学信息科学与工程学院	101	578	12.0	18.0
3	陈晓	中南大学信息科学与工程学院	19	234	6.0	15.0
4	徐德刚	中南大学信息科学与工程学院	18	63	5.0	7.0
5	苏志芳	中南大学信息科学与工程学院	5	6	2.0	2.0
6	赵盼磊	中南大学信息科学与工程学院	2	7	2.0	2.0
7	徐戏阳	中南大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0