%0 Journal Article
%T 适用于复杂结构的多路谱聚类算法的改进
%J 北京工业大学学报
%D 2013
%X 为使多路谱聚类方法对复杂结构数据集有效地聚类,根据矩阵扰动理论,利用局部近邻关系更新谱聚类算法(NJW)中的初始相似度矩阵,得到最终的亲和矩阵.理论分析表明,数据集可划分时,该矩阵是理想块矩阵或接近理想块矩阵,保证了本文算法聚类划分的正确性.将本文算法和基于路径的谱聚类、密度敏感的谱聚类以及基于流平面排序的谱聚类进行了比较,结果表明,本文算法在数据集具有复杂分布结构时可以确定聚类个数,得到正确的聚类结果.进一步将本文算法用于真实数据集上的聚类分析,表明本文算法是有效的.
%K 谱聚类
%K 亲和矩阵
%K 近邻关系
%K 复杂结构
%U http://www.bjgd.cbpt.cnki.net/WKA/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=E26CD059-5332-48E4-8A63-EA75A6647D6E