检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国家数字交换系统工程技术研究中心,郑州450002
出 处:《计算机工程》2012年第2期159-162,共4页Computer Engineering
基 金:国家"863"计划基金资助项目(2008AA011002;2011AA010603)
摘 要:近邻传播算法在非凸形、密度不均匀的数据集上很难得到理想的聚类结果。为此,基于核聚类的思想,将数据集非线性地映射到高维空间,使数据集更加分离。利用共享最近邻的相似度度量方法,提出一种密度不敏感的近邻传播算法DIS-AP,以弥补原算法易受特征集维数和密度影响的缺点,从而有效解决数据集非凸和密度不均匀问题,拓宽算法的应用范围。仿真实验结果证明,DIS-AP算法具有更好的聚类性能。To solve the problem that Affinity Propagation(AP) algorithm has poor performance on non-convex and asymmetrical density dataset,kernel clustering is introduced into algorithm.The dataset in kernel space are farther separable through non-linear mapping.Then a similarity measure with shared nearest neighbor is imported,and a density insensitive-affinity propagation algorithm named Density-insensitive Affinity Propagation(DIS-AP) is proposed.DIS-AP overcomes the shortcoming of original AP based on Euclidean distance that is easily influenced by the dimension and density of dataset.It can effectively solve the problem of clustering non-convex and asymmetrical density dataset,and developed its applied range.Experimental results show that this algorithm has better clustering effect.
关 键 词:近邻传播 相似度度量 核聚类 共享最近邻 聚类分析 密度不敏感
分 类 号:TN915[电子电信—通信与信息系统]
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