【摘 要】
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针对谱聚类算法在构造相似矩阵时对尺度参数敏感以及对多尺度数据集聚类效果不太理想的问题,提出了基于密度敏感的改进自适应谱聚类算法.首先利用密度差来调整簇类样本点之间
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61370037),甘肃省基础研究创新群体基金(1506RJIA031).
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针对谱聚类算法在构造相似矩阵时对尺度参数敏感以及对多尺度数据集聚类效果不太理想的问题,提出了基于密度敏感的改进自适应谱聚类算法.首先利用密度差来调整簇类样本点之间的相似度构造新的相似矩阵函数,然后利用新的相似矩阵构造拉氏矩阵,选取拉氏矩阵的前k个最大特征值对应的特征向量组成新的向量空间,新的向量空间中的点与原始数据一一对应,最后引入K-means聚类算法对数据点进行聚类.该算法在降低对尺度参数敏感性的同时又改善了对多尺度数据集的处理.通过在人工数据集以及UCI数据集仿真实验结果表明,本文提出的算法具有较优
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