拉普拉斯矩阵在聚类中的应用

• 作者: 刘颖 张艳邦
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 拉普拉斯矩阵 聚类 特征值 特征向量
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20180284

摘要

高维数据受冗余数据和噪声数据的影响,聚类效率和准确率低,基于拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量的特点,介绍了一种适用于高维数据的新的聚类中心选择算法,算法将拉普拉斯矩阵用于候选聚类中心选择前的数据降维处理,经过对数据进行降维处理,提高了候选聚类中心的准确性,增大了聚类准确率,扩大了聚类数据的种类范围.在10个包含不同数量样本、维度、类别数的数据集上进行了聚类分析,实验结果表明了基于拉普拉斯降维的新聚类中心选择方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳邦	咸阳师范学院数学与信息科学学院	22	34	3.0	5.0
2	刘颖	咸阳师范学院数学与信息科学学院	7	9	2.0	2.0