基于流形结构的多聚类中心近邻传播聚类算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 4次 | 上传用户：titan19871102

【摘要】

：

多聚类中心近邻传播聚类算法(MEAP),在处理任意形状具有流形分布结构的数据时,往往得不到理想的聚类结果。为此,基于流形学习的思想,设计了一种全新的相似性度量,该相似性度量能够扩大位于同一流形中数据点间的相似性,同时缩小处于不同流形上数据点间的相似性,从而使得相似性矩阵能够准确地反映数据集内在的流形分布结构。将该相似性度量与MEAP相结合,提出基于流形结构的多聚类中心近邻传播聚类算法MS-MEAP

【作者】

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陈雷雷葛洪伟杨金龙袁运浩

【机构】

：

江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2016年02期

【关键词】

：

近邻传播聚类多聚类中心近邻传播聚类基于密度的聚类流形结构相似性度量 affinity propagation multi-exemplar affin

【基金项目】

：

国家自然科学基金（No.61305017,No.60975027）, 江苏省自然科学基金（No.BK20130154）, 江苏高校优势学科建设工程资助项目

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