改进的基于闵氏距离的软子空间聚类算法

摘要：

用L1范数和L2范数的加权组合取代基于闵氏距离的软子空间(Minkowski metric based soft subspace,MSC)聚类算法目标函数中所用的Lp范数,导出一个新的MSC的聚类中心计算公式,从而得出一种改进的MSC聚类算法.改进算法使MSC的计算复杂度由O(n2mc)降为O(nmc)(这里n是数据个数,m为数据维数,c是聚类数).在Iris,breastcancer,Vehicle,User和Wine 5个真实数据上的对比性实验结果显示,改进MSC算法的聚类精度与原MSC的聚类精度相当,但改进算法的运行时间是原MSC运行时间的1/7到1/2.

关键词：聚类算法、软子空间、闵科夫斯基距离、加权组合

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金资助项目2014JM8307;陕西省教育厅科学研究计划资助项目14JK1661

在线出版日期：2015-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-60