【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术．聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量，聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量，尤其对于谱聚类方法更是如此．谱聚类算法是近期兴
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2007CB311002);国家自然科学基金重点项目(61033013);国家自然科学基金重大项目(90820013);国家自然科学基金项目(60905029)
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聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术．聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量，聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量，尤其对于谱聚类方法更是如此．谱聚类算法是近期兴起的一种基于相似度矩阵的聚类算法．相比于传统的划分型聚类算法，谱聚类算法不受限于球状聚类簇，能够发现不规则形状的聚类簇．在已有的谱聚类算法中，高斯核相似度是最常用的相似度度量准则．基于高斯核相似度度量及其扩展形式，提出了一种加权的自适应的相似度度量，此相似度可以用于谱聚类以及其他基于相似度矩阵的聚类算法．新的相似度度量不仅能够描述多密度聚类
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