【摘 要】
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近邻传播聚类在计算过程中需构建相似度矩阵,该矩阵的规模随样本数急剧增长,限制了算法在大规模数据集上的直接应用。为此,提出一种改进的近邻传播聚类算法,利用数据点的局部
【机 构】
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南京审计学院信息科学学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971067/G0112);江苏省高校自然科学基金资助项目(09KJD520006);校级预研课题基金资助项目(NSK2009/A04)
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近邻传播聚类在计算过程中需构建相似度矩阵,该矩阵的规模随样本数急剧增长,限制了算法在大规模数据集上的直接应用。为此,提出一种改进的近邻传播聚类算法,利用数据点的局部分布,借鉴半监督聚类的思想构造稀疏化的相似度矩阵,并对聚类结果中的簇代表点再次或多次聚类,直至得到合适的簇划分。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。
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