密度不敏感的近邻传播聚类算法研究

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.

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

所属期刊栏目：38

分类号：TN915

资助基金：国家"863"计划基金资助项目2008AA011002,2011AA010603

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：159-162