基于局部密度估计和近邻关系传播的谱聚类

摘要：

对密度分布不均匀的数据采用近邻传播的谱聚类,存在误将不同类的样本传入同一高相似度的子集中的情况,因而得不到真实的相似度矩阵和准确的聚类结果。针对这一问题,提出一种基于局部密度估计和近邻关系传播的谱聚类( LDENP-SC)算法。该算法首先对样本进行密度估计并升维,然后对新数据采用传播算法更新相似度矩阵并谱聚类。在计算密度时提出一种简易的局部密度计算方法,该方法既能反应样本的密度又能减少运算时间；在更新相似度矩阵时基于传播算法提出一种更新子集间样本相似性的方法,使更新后样本的相似度更接近实际。实验结果表明,LDENP-SC算法能够得出取得理想的相似度矩阵和准确的聚类结果,具有较好的泛化能力,且对一定范围内的参数σ表现出鲁棒性。

关键词：谱聚类、密度估计、近邻关系传播、相似度矩阵

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60975027,61305017;江苏高校优势学科建设工程项目资助

在线出版日期：2014-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：856-864