Spectral clustering based on grey relational analysis
基于灰关联分析的谱聚类

谱聚类作为一种建立在谱图理论基础上的聚类方法,具有能够处理任意空间形状数据且收敛于全局最优解的优点,但其对参数非常敏感, 参数值微小的变化都会影响聚类精度.提出一种将基于差异信息理论的灰关联分析结合到谱聚类中的新方法,利用序列的均衡接近度描述数据点的相似程度,在克服参数影响的同时提高了传统谱聚类算法的性能.实验结果证明了新方法的有效性.