【摘 要】
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聚类研究在数据挖掘研究领域中占有十分重要的地位.虽然目前已有很多数据聚类算法,但精度仍不够理想.文中提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法(SSNCA),试图从网络聚类角
【机 构】
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吉林大学,复旦大学,一汽大众汽车有限公司
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聚类研究在数据挖掘研究领域中占有十分重要的地位.虽然目前已有很多数据聚类算法,但精度仍不够理想.文中提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法(SSNCA),试图从网络聚类角度进一步提高数据聚类精度.具体解决方案是,将待聚类的向量数据集转化为k最近邻网络,并用SSNCA对该网络进行聚类.将SSNCA与c-Means、仿射传播进行比较,实验表明文中算法得到的目标函数稍差,但聚类精度要明显高于这两个算法.
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