多维数据K-means谱聚类算法改进研究OACSTPCD
Research on Modification of K-means Spectral Clustering Algorithm of Multidimensional Data
针对传统K-means算法不能自动确定初始聚类数目k和谱聚类算法对参数敏感的问题,提出了一种基于谱聚类的K-means(PK-means)算法.该算法在对k值选取时进行了创新改进,将计算所得的高密度数据点按规律排序,选择密度点前96%的进行聚类,可以以较高的准确率取得聚类数目k,同时采用了不受参数影响且稳定性更高的基于谱聚类模糊的相似性度量方法,利用FCM算法求隶属度矩阵确定数据点间的相似性.应用PK-means算法、K均值算法与密度敏感的谱聚类…查看全部>>
Aiming at the problem that the traditional K-means algorithm cannot determine the initial cluster number k automatically and spectral clustering algorithm is sensitive to parameter,a new K -means algorithm based on spectral clustering called PK-means is pro-posed. It makes improvement and innovation in selection of k values,sorts the calculated high density data points orderly,and then picks out the frontal 96% density point to cluster,so that the number of …查看全部>>
谢志明;王鹏;黄焱
汕尾职业技术学院 信息工程系,广东 汕尾 516600汕尾市创新工业设计研究院 云计算与数据中心工程设计研究所,广东 汕尾 516600西南民族大学 计算机科学与技术学院,四川 成都 610041
信息技术与安全科学
K-means算法谱聚类算法聚类FCM算法隶属度矩阵
K-means algorithmspectral clustering algorithmclusteringFCM algorithmdegree of membership matrix
《计算机技术与发展》 2017 (10)
信号的量子模型及量子去噪算法研究
60-64,5
国家自然科学基金资助项目(60702075)广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(2011B010200007)广东省高等职业教育质量工程教育教学改革项目(GDJG2015244,GDJG2015245)
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