簇间距离自适应的软子空间聚类算法研究

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针对k-means类型的软子空间聚类算法对初始聚类中心选择比较敏感以及簇间距离作用效果不确定的问题,提出了一种簇间距离自适应的软子空间聚类算法。算法首先在数据子集内采用最值与最小距离平方和相结合的方法来获得比较准确的初始聚类中心。然后,根据簇间紧密度和簇间距离分别衡量簇内相关性和不同簇中样本间独立性的关系,利用簇间距离与两者之和的比值关系定义了簇间距离控制系数,使其可以根据上次的聚类划分结果进行自动调整,实现了改进算法针对簇间距离的自适应运算。最后,采用互信息NMI和RI指数两个指标分析评价聚类划分结果,实验表明改进方法确实具有较好的聚类性能。
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