一种基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法

• 作者: 周金治 赖健琼
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 决策图 稀疏因子图 稀疏矩阵 DPCA聚类 AP聚类
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 270-277
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.10.043

摘要

针对标准AP聚类算法在处理大规模数据时复杂度增加、效率降低等问题,提出基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法DPCA_AP.利用基于密度峰值聚类算法的决策图对相似矩阵进行稀疏化,利用稀疏矩阵组建因子图,将吸引度和归属度的消息值在稀疏因子图的边上进行更新迭代,得到聚类结果.该算法在保证聚类效果的同时,通过降低算法的复杂度使得聚类效率提高.在随机生成的数据集和Iris、Wine、Yeast、Balance Scale和Heart等公共数据集上的测试验证了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周金治		48	194	8.0	10.0
2	赖健琼		1	0	0.0	0.0