%0 Journal Article
%T 一种ap算法的改进:m-ap聚类算法
%A 甘月松？
%A 陈秀宏？
%A 陈晓晖？
%J 计算机科学
%D 2015
%R 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.01.051
%X affinitypropagation(ap)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类。与传统聚类方法相比,对于大规模数据集,ap是一种快速、有效的聚类方法。但是ap算法在聚类结构复杂的(非团状)数据集上得到的效果并不是很好。因此,在ap的基础上加入一个merge过程,将ap算法改进为m-ap算法,可以有效地解决这种问题。而当样本数目比较大时,将cvm压缩算法融入其中,可以有效地解决大样本问题。
%K 聚类
%K affinitypropagation(ap算法)
%K m-ap
%K 合并过程
%K cvm压缩
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150151&flag=1