【摘 要】
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针对传统谱聚类算法中亲合矩阵构造不准确和聚类结果不稳定的问题，提出一种基于邻里关系传播与模式合并的谱聚类算法。根据邻里关系传播原则更新子集内样本的相似度，设计局部最
【基金项目】
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江苏省优势学科建设基金资助项目.
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针对传统谱聚类算法中亲合矩阵构造不准确和聚类结果不稳定的问题，提出一种基于邻里关系传播与模式合并的谱聚类算法。根据邻里关系传播原则更新子集内样本的相似度，设计局部最大相似值更新方法更新子集问样本的相似度，使用模式合并技术对子集个数较多的集合加以合并得出粗类，再对粗类间样本相似度进行二次更新，构造出亲合矩阵并将其用于谱聚类运算。实验结果表明，二次更新后，同类中样本的相似度被相对性放大，而不同类中样本的相似度则相对性缩小。与近邻传播的谱聚类算法相比，使用该算法能够得到更准确、稳定的聚类结果。
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