【摘 要】
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针对尺度参数选取对使用高斯核函数的传统谱聚类算法性能的影响,提出一种以近邻自适应局部尺度代替全局统一尺度的新谱聚类算法.该算法在数据聚类一致性特征的基础上,首先强
【机 构】
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杭州电子科技大学计算机学院,杭州,310018香港科技大学电子及计算机工程学系,中国香港;
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针对尺度参数选取对使用高斯核函数的传统谱聚类算法性能的影响,提出一种以近邻自适应局部尺度代替全局统一尺度的新谱聚类算法.该算法在数据聚类一致性特征的基础上,首先强调局部尺度的灵活性,即每个样本数据对应一个尺度参数,克服了传统方法中所有样本对应单一全局尺度参数的局限性,更好地刻画数据集的本征结构.其次注重参数选取的便捷性,即通过对样本周围N个近邻计算加权距离和作为局部尺度的值,从而实现了尺度参数的自动选取.从理论和实验两个角度阐述该算法不仅对离群点有一定的抑制作用,而且能对尺度分布不同的数据类进行准确聚类.最后,在人工数据集和UCI数据集上验证了该算法的有效性.
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