基于马氏距离的近邻传播聚类算法

来源 :西安邮电大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：nihaoalinlin

【摘要】

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为改善近邻传播聚类算法对高维数据的聚类效果,引入马氐距离替换原算法中的欧氐距离,并借助正则化总散度矩阵的奇异值分解实现数据变换预处理,进而在在降维后的变换子空间中

【作者】

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支晓斌郝踩云

【机构】

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西安邮电大学理学院,西安邮电大学通信与信息工程学院

【出处】

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西安邮电大学学报

【发表日期】

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2017年6期

【关键词】

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近邻传播聚类高维数据马氐距离正则化

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61671377）,陕西省自然科学基金资助项目（2014JM8307）.

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为改善近邻传播聚类算法对高维数据的聚类效果,引入马氐距离替换原算法中的欧氐距离,并借助正则化总散度矩阵的奇异值分解实现数据变换预处理,进而在在降维后的变换子空间中对数据集进行聚类. 针对 Iris、 User、 Soybean 和 Vehicle四个数据集,选取适当正则化参数,经仿真实验可见, 改进算法的聚类精度在整体上有所提高.

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