【摘 要】
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K-means算法是聚类(Clustering)问题的经典算法，Kernel K-means算法为其改进算法,用核(Kernel)的作用代替了距离(Distance)的作用，从而从维度上改变了数据的的结构，造成数据的非
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K-means算法是聚类(Clustering)问题的经典算法，Kernel K-means算法为其改进算法,用核(Kernel)的作用代替了距离(Distance)的作用，从而从维度上改变了数据的的结构，造成数据的非线性分割，这在非线性数据的情况下往往比K-means算法分类效果好。数据上的扩散映射(Diffusion Map),可以直接导出数据之间距离的定义，称为扩散距离(Diffusion Distance)。但是由于扩散距离本身的计算存在一定的复杂度，所以些算法在时间复杂度方面并不一定存在优势。本文的研究主要分为两部分:一是如何将扩散距离应用到Kernel K-means算法中，并且旨在不过多增加算法复杂度的前提下,得到更为理想的分类结果;二是如何在数据核变换的过程中,利用数据的实验结果,学习得到扩散系数等参数,从而构造出最终的算法.
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