张晓波
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：国网重庆市电力公司江北供电分公司更多>>
- 发文基金：重庆市科技攻关计划国家电网公司科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- K近邻的自适应谱聚类快速算法被引量：4
- 2015年
- 谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过程需要较大的时间和内存开销。研究从构造相似度矩阵入手,以传统NJW算法为基础,提出一种基于K近邻的自适应谱聚类快速算法FA-SC。该算法能自动确定尺度参数σ;同时,对输入数据集分块处理,并用基于K近邻的稀疏相似度矩阵保存样本信息,减少计算的内存开销,提高了运行速度。通过实验,与传统谱聚类算法比较,FA-SC算法在人工数据集和UCI数据集上能够取得更好的聚类效果。
- 范敏王芬李泽明李志勇张晓波
- 关键词：谱聚类K近邻自适应
