【摘 要】
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针对传统的谱聚类算法不适合处理多尺度问题,引入一种新的相似性度量—密度敏感的相似性度量,该度量可以放大不同高密度区域内数据点间距离,缩短同一高密度区域内数据点间距
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针对传统的谱聚类算法不适合处理多尺度问题,引入一种新的相似性度量—密度敏感的相似性度量,该度量可以放大不同高密度区域内数据点间距离,缩短同一高密度区域内数据点间距离,最终有效描述数据的实际聚类分布.本文引入特征间隙的概念,给出一种自动确定聚类数目的方法.数值实验验证本文所提的算法的可行性和有效性.
Because traditional spectral clustering algorithms are not suitable for dealing with multi-scale problems, a new similarity measure-density-sensitive similarity measure is introduced, which can enlarge the distance between data points in different high-density areas and shorten the same high-density area The distance between the data points, and finally the effective description of the actual cluster distribution of data.This paper introduces the concept of feature gap, and gives a method to automatically determine the number of clusters.Numerical experiments verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.
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