【摘 要】
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针对近邻传播算法（AP）在处理大规模复杂数据集时聚类时间和精度上的不足,调整密度敏感距离作为相似性度量,提出一种基于密度敏感距离的多级近邻传播聚类算法.首先将原数据集构
【基金项目】
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国家自然科学基金（11361033）,甘肃省自然科学基金（1212RJZA029）
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针对近邻传播算法（AP）在处理大规模复杂数据集时聚类时间和精度上的不足,调整密度敏感距离作为相似性度量,提出一种基于密度敏感距离的多级近邻传播聚类算法.首先将原数据集构造为k最近邻稀疏图,以局部长度作为相似性测度,应用AP算法对数据集进行初步聚类;然后以全局距离作为相似性测度,多次应用AP算法再聚类,直到得到合适的聚类数目.实验结果表明,该算法在处理规模较大、结构较复杂的数据集时聚类时间与效果明显好于传统的AP算法.
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