【摘 要】
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相似性度量的选择是谱聚类算法良好性能实现的关键。通常采用的谱聚类相似性的度量是基于高斯核函数的相似性度量。然而,谱聚类对这种相似度度量中的尺度参数非常敏感,并且确
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,西安电子科技大学计算机学院,西安石油大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272119,61472297)资助项目
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相似性度量的选择是谱聚类算法良好性能实现的关键。通常采用的谱聚类相似性的度量是基于高斯核函数的相似性度量。然而,谱聚类对这种相似度度量中的尺度参数非常敏感,并且确定一个合适的参数也很困难。另外,基于欧几里得的这种高斯核相似度度量无法有效反映复杂分布数据集的分布特点。针对此问题,通过利用基于核模糊C均值聚类算法得到的划分矩阵中隶属度的分布特点,提出了一个新的核模糊相似度度量,并将基于所提出的新的相似度度量的谱聚类算法（KFSC）应用于图像分割中。所提出的KFSC算法不仅克服了谱聚类对尺度参数敏感,而且解决了
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