【摘要】：傳統(tǒng)譜聚類對初值選取十分敏感,嚴(yán)重影響了聚類效果。為了解決初值敏感問題,提出了基于CMTFCM(借鑒歷史知識的類中心距離極大化聚類算法)的自適應(yīng)譜聚類算法。該算法以樣本空間的標(biāo)準(zhǔn)差作為尺度參數(shù),實現(xiàn)了尺度參數(shù)的自適應(yīng)選取,提高了算法效率;而通過借鑒歷史知識,引入類中心距離極大化項,避免了干擾點對類中心的干擾,提高了算法魯棒性。通過在模擬數(shù)據(jù)集以及真實數(shù)據(jù)集上的測驗,取得了比傳統(tǒng)譜聚類更穩(wěn)定的聚類效果,驗證了算法的有效性。
[Abstract]:Traditional spectral clustering is very sensitive to the selection of initial values, which seriously affects the clustering effect. In order to solve the problem of initial value sensitivity, an adaptive spectral clustering algorithm based on CMTFCM (class center distance maximization clustering algorithm) is proposed. The algorithm takes the standard deviation of the sample space as the scale parameter, realizes the adaptive selection of the scale parameter, improves the efficiency of the algorithm, and, by using historical knowledge, introduces the maximum term of the distance between the class center and avoids the interference of the interference point to the class center. The robustness of the algorithm is improved. By testing the simulated data set and the real data set, a more stable clustering effect than the traditional spectral clustering is obtained, and the validity of the algorithm is verified.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金重點研究專項資助項目(BK2011003)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2235516