多维数据K-means谱聚类算法改进研究

• 作者: 王鹏 谢志明 黄焱
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: K-means算法 谱聚类算法 聚类 FCM算法 隶属度矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.10.013

摘要

针对传统K-means算法不能自动确定初始聚类数目k和谱聚类算法对参数敏感的问题,提出了一种基于谱聚类的K-means(PK-means)算法.该算法在对k值选取时进行了创新改进,将计算所得的高密度数据点按规律排序,选择密度点前96%的进行聚类,可以以较高的准确率取得聚类数目k,同时采用了不受参数影响且稳定性更高的基于谱聚类模糊的相似性度量方法,利用FCM算法求隶属度矩阵确定数据点间的相似性.应用PK-means算法、K均值算法与密度敏感的谱聚类算法(DSSC)进行了多维非线性数据处理的测试实验.实验结果表明,无论是对于低维数据集还是高维数据集,K-means算法的处理效率是最低的,DSSC算法稍好,而PK-means算法优势明显,其相比传统聚类算法具有更高的聚类精度和更强的鲁棒性,且维数越高,聚类性能表现越突出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢志明	汕尾职业技术学院信息工程系	14	100	4.0	10.0
5	王鹏	西南民族大学计算机科学与技术学院	30	118	6.0	10.0
6	黄焱	淮阴师范学院计算机科学与技术学院	10	22	3.0	4.0