【摘 要】
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针对谱聚类算法self-tuning的局部尺度参数σ i 会受噪音点影响,进而影响聚类结果,及其所使用的K-means算法的不稳定,对聚类结果的影响,提出两种完全自适应的谱聚类算法SC -S
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61673251);国家重点研发计划(No.2016YFC0901900);中央高校基本科研业务费专项资金(No.GK2017010006);研究生培养创新基金(No.2015CX028,No.2016CSY009)
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针对谱聚类算法self-tuning的局部尺度参数σ i 会受噪音点影响,进而影响聚类结果,及其所使用的K-means算法的不稳定,对聚类结果的影响,提出两种完全自适应的谱聚类算法SC -SD(Spectral Clustering based on Standard Deviation)和SC -MD(Spectral Clustering based on Mean Distance),分别定义样本 i的标准差、样本i到其余样本的距离均值,为样本 i 的邻域半径,统计邻域内的样本数,以样本 i 的邻域
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