基于相异度度量的图聚类方法  

Graph-Clustering Method Based on the Dissimilarity

作　　者：贾宗维[1] 崔军[2] 于慧娟[2] 

机构地区：[1]山西农业大学现代教育技术学院,山西太谷030801 [2]山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006

出　　处：《山西农业大学学报（自然科学版）》2009年第3期284-288,共5页Journal of Shanxi Agricultural University(Natural Science Edition)

基　　金：山西省科技攻关计划项目(20090321016);山西省高校科技开发项目(200611004);山西省留学回国人员基金(20081008);山西农业大学科技创新基金(2006036)

摘　　要：聚类是分析和探测数据的重要方法,而图聚类则是一种非常重要的特征模式聚类的变体。以无向非加权连通图为研究对象,提出了一种基于节点间相异度度量的凝聚层次聚类方法。实验表明该算法简单有效,适合一般图的聚类。Clustering is a kind of important method of the analysis and exploration of data. An interesting and important variant of data clustering is graph-clustering. This paper mainly presents an approach of clustering the connected unweighted undirected graphs based on the dissimilarity. The experiments shows the simplicity and efficiency of the algorithm.

关 键 词：图聚类 无向非加权图 邻接矩阵 相异度 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]