【摘 要】
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为了降低谱聚类采用高斯函数作为相似性度量方式对参数的敏感性,以及能够发现多密度簇的同时降低噪声点的干扰,提出了一种将基于均衡接近度的灰关联分析结合到谱聚类中的新方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61103175,61300104);教育部科学技术研究重点资助项目(212086);福建省科技创新平台建设资助项目(2009J1007);福建省自然科学基金资助项目(2013J01230);福建省高校杰出青年科学基金资助项目(JA12016);福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划资助项目(JA13021)
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为了降低谱聚类采用高斯函数作为相似性度量方式对参数的敏感性,以及能够发现多密度簇的同时降低噪声点的干扰,提出了一种将基于均衡接近度的灰关联分析结合到谱聚类中的新方法,采用加权的自适应相似性度量方式。最后用改进的FCM算法对其进行聚类。在真实数据集和人工数据集上分别对提出的算法和现有算法进行了比较分析。研究结果表明,提出的新算法能够消除参数的影响,具有更高的聚类精度。聚类精度采用F测度指标。
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