【摘 要】
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针对方向性数据提出了一种鲁棒的基于方向相似性度量的聚类方法DSCM．DSCM首先基于方向性度量构造目标函数，然后通过不动点迭代法对目标函数优化，获得各个样本的最终稳定状态，最后
【机 构】
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江南大学信息工程学院,南京理工大学计算机科学系,国防科学技术大学机电与自动化学院,中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室
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针对方向性数据提出了一种鲁棒的基于方向相似性度量的聚类方法DSCM．DSCM首先基于方向性度量构造目标函数，然后通过不动点迭代法对目标函数优化，获得各个样本的最终稳定状态，最后基于样本的最终状态集利用层次聚类技术实现聚类．DSCM的优势在于对方向性数据聚类时不依赖于具体的初始化参数，且能自组织地求解最优聚类划分因而有很好的鲁棒性．通过实验证实了DSCM的有效性以及对已有的两个传统方向性聚类算法的优越性．
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