基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类

摘要：

仿射传播方法难以处理具有流形结构的数据集.为此,提出一种基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类算法(APPLE),在标准仿射传播的基础上增强流形学习的能力.使用测地距离计算数据点间相似度,采用拉普拉斯特征映射对数据集进行降维及特征提取.对图像聚类应甩的实验结果证明了APPLE的聚类效果优于标准仿射传播方法.

关键词：拉普拉斯特征映射、仿射传播、Dijkstra算法、归一化互信息

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70671074;天津市科技发展战略研究计划基金资助项目10ZLZLZF04900

在线出版日期：2011-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：216-217,220