本文關(guān)鍵詞：密度自適應(yīng)的半監(jiān)督譜聚類算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：譜聚類是一種新興的聚類算法,數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度定義對其聚類效果起著至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的譜聚類算法通常利用高斯核函數(shù)作為相似度函數(shù),但是對于多密度的數(shù)據(jù)往往不能取得良好的效果。在定義新的相似度函數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種密度自適應(yīng)的半監(jiān)督聚類算法。該算法結(jié)合半監(jiān)督聚類的成對約束理論,利用先驗(yàn)信息對樣本點(diǎn)之間的相似度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,提高了聚類的精度。該算法在人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)都取得了良好的效果。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 密度 半監(jiān)督 譜聚類
【基金】：水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201401044)資助
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 到稿日期:2015-10-21返修日期:2016-03-27本文受水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201401044)資助。1引言聚類作為一種有效的數(shù)據(jù)分析方法,在圖像分割、語音識別、文本挖掘等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的聚類算法如K-means算法、EM算法都是基于凸分布樣本空間的,當(dāng)樣本空間非凸時(shí),很容易

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本文編號：472398