【摘 要】
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提出一种相似矩阵迭代修正并聚类算法,分为偏振定理的谱分离数据和球极平面逆投影的几何分离数据两步.首先将数据谱分解,得到低维距离矩阵;然后投影到双随机矩阵,隐式进行一次球极平面逆投影,几何对称分离数据;最后解算投影后坐标,得到新相似矩阵.实验在人工合成数据和自然数据上进行,结果表明所提出算法修正了数据的相似度,并获得了正确的聚类个数,对尺度参数变化有较强的鲁棒性,聚类性能比修正前有较大提升.
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提出一种相似矩阵迭代修正并聚类算法,分为偏振定理的谱分离数据和球极平面逆投影的几何分离数据两步.首先将数据谱分解,得到低维距离矩阵;然后投影到双随机矩阵,隐式进行一次球极平面逆投影,几何对称分离数据;最后解算投影后坐标,得到新相似矩阵.实验在人工合成数据和自然数据上进行,结果表明所提出算法修正了数据的相似度,并获得了正确的聚类个数,对尺度参数变化有较强的鲁棒性,聚类性能比修正前有较大提升.
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