資料介紹
近鄰傳播(AP)聚類算法面臨的一個問題是不適用于多重尺度及任意空間形狀的數(shù)據(jù)聚類處理。該文從數(shù)據(jù)分布特性的表征出發(fā),提出了一種改進的近鄰傳播聚類算法AP-VSM (Affinity Propagation based onVariable-Similarity Measure)。首先,綜合數(shù)據(jù)的全局與局部分布特性,設計了一種數(shù)據(jù)可變相似性度量計算方法,該度量可以有效地反映數(shù)據(jù)實際聚類的分布特性;然后在傳統(tǒng)AP 算法框架基礎上,構造出基于可變相似性度量的近鄰傳播聚類算法,從而拓展了傳統(tǒng)AP 算法的數(shù)據(jù)處理能力。仿真實驗驗證了新方法性能優(yōu)于傳統(tǒng)AP 算法。關鍵詞:數(shù)據(jù)處理;聚類分析;近鄰傳播聚類;可變相似性度b 量;流形分析
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