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谱聚类算法的相似度参数对聚类效果有着至关重要的影响。本文将启发式思想引入到相似度计算中,通过对距离矩阵的搜索,找到数据的合理分界点,并利用它得到相似度计算时所需的参数。同时利用成对限制先验信息引导聚类过程,从而提高聚类效果。数据实验验证本文所提方法是可行的,并且具有很好的聚类效果。
一种改进相似度参数估计的半监督谱聚类算法
【摘 要】
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谱聚类算法的相似度参数对聚类效果有着至关重要的影响。本文将启发式思想引入到相似度计算中,通过对距离矩阵的搜索,找到数据的合理分界点,并利用它得到相似度计算时所需的
【机 构】
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东北电力大学理学院
【出 处】
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东北电力大学学报
【发表日期】
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2010年6期
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20080172);东北电力大学博士科研启动基金(BSJXM-200911)资助
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