计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
8期
128-130
,共3页
施培蓓%郭玉堂%胡玉娟%俞骏
施培蓓%郭玉堂%鬍玉娟%俞駿
시배배%곽옥당%호옥연%유준
聚类%谱聚类%k-means%多尺度%特征向量
聚類%譜聚類%k-means%多呎度%特徵嚮量
취류%보취류%k-means%다척도%특정향량
提出了一种多尺度的谱聚类算法.与传统谱聚类算法不同,多尺度谱聚类算法用改进的k-means算法对未经规范的La-placian矩阵的特征向量进行聚类.与传统k-means算法不同,改进的k-means算法提出一种新颖的划分数据点到聚类中心的方法,通过比较聚类中心与原点的距离和引入尺度参数来计算数据点与聚类中心的距离.实验表明,改进算法在人工数据集上取得令人满意的结果,在真实数据集上聚类结果较优.
提齣瞭一種多呎度的譜聚類算法.與傳統譜聚類算法不同,多呎度譜聚類算法用改進的k-means算法對未經規範的La-placian矩陣的特徵嚮量進行聚類.與傳統k-means算法不同,改進的k-means算法提齣一種新穎的劃分數據點到聚類中心的方法,通過比較聚類中心與原點的距離和引入呎度參數來計算數據點與聚類中心的距離.實驗錶明,改進算法在人工數據集上取得令人滿意的結果,在真實數據集上聚類結果較優.
제출료일충다척도적보취류산법.여전통보취류산법불동,다척도보취류산법용개진적k-means산법대미경규범적La-placian구진적특정향량진행취류.여전통k-means산법불동,개진적k-means산법제출일충신영적화분수거점도취류중심적방법,통과비교취류중심여원점적거리화인입척도삼수래계산수거점여취류중심적거리.실험표명,개진산법재인공수거집상취득령인만의적결과,재진실수거집상취류결과교우.
