基于密度峰值优化的谱聚类算法

作者： 薛丽霞 ¹ 孙伟 ¹ 汪荣贵 ¹ 杨娟 ¹ 胡敏 ¹
作者单位：

1. 合肥工业大学计算机与信息学院
提交时间：2018-04-17 20:49:53

摘要: 针对经典谱聚类算法无法自适应确定聚类数目、以及在处理大数据量的聚类问题时效率不高的问题，提出了一种基于密度峰值优化的谱聚类算法。该方法首先计算数据对象的局部密度，以及每个数据对象与较其他数据对象的最小距离，并依据一定的规则自适应产生初始聚类中心，确定聚类数目；其次，使用Nyström抽样来降低特征分解的计算复杂度以达到提高谱聚类算法的效率。实验结果表明，该方法能够准确地得到聚类数目，并且有效提高了聚类的准确率和效率。

谱聚类密度峰值密度聚类自适应 Nyström抽样

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201804.02173 (或此版本 ChinaXiv:201804.02173V1)
DOI:10.12074/201804.02173V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201804.02173.V1
推荐引用方式： 薛丽霞,孙伟,汪荣贵,杨娟,胡敏.(2018).基于密度峰值优化的谱聚类算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201804.02173] (点此复制)

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2018-04-17 20:49:53

ChinaXiv:201804.02173V1

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