一种利用熵函数和Affinity Propagation聚类的超图模型优化方法
属性图相似性阈值对类属超图(CSHG)模型的训练结果具有重要影响.在满足聚类准确性的条件下,利用定义的熵函数给出优化CSHG模型结构的相似性阈值,并得到初始优化的CSHG模型,进一步利用FTOG之间的相似性矩阵得到最简CSHG模型结构.另外,利用亲缘传播聚类(affinity propagation clustering)方法去除FTOG聚类中的冗余属性图,最终得到最优的CSHG模型.实验结果表明,本方法是有效的.
相似性图聚类、类属超图、熵函数、亲缘传播
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60972114
2011-05-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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