首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

结合K均值与Laplacian的聚类集成算法
引用本文:徐森,周天,李先锋,曹瑞.结合K均值与Laplacian的聚类集成算法[J].计算机应用与软件,2012(10):69-70,140.
作者姓名:徐森  周天  李先锋  曹瑞
作者单位:1. 盐城工学院智能信息处理研究室 江苏 盐城224051
2. 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室 黑龙江 哈尔滨150001
基金项目:国家自然科学基金项目(60975042,41006057,61105057,61102105);盐城工学院人才引进专项基金项目(XKR2011019)
摘    要:聚类集成可以有效提高传统聚类算法的精度,其关键问题在于如何根据聚类成员提供的信息获得更加优越的聚类结果.设计一种聚类集成算法,它结合K均值算法与基于拉普拉斯矩阵的谱聚类算法,充分利用聚类成员提供的属性信息与关系信息.为了降低算法计算复杂度,通过代数变换方法有效避免了大规模矩阵的特征值分解问题.在多组真实数据集上的实验结果表明,提出的算法优于其他聚类集成算法.

关 键 词:聚类分析  聚类集成  K均值  拉普拉斯矩阵

CLUSTER ENSEMBLE INTEGRATING K-MEANS AND LAPLACIAN
Xu Sen,Zhou Tian,Li Xianfeng,Cao Rui.CLUSTER ENSEMBLE INTEGRATING K-MEANS AND LAPLACIAN[J].Computer Applications and Software,2012(10):69-70,140.
Authors:Xu Sen  Zhou Tian  Li Xianfeng  Cao Rui
Affiliation:1(Intelligent Information Processing Lab,Yancheng Institute of Technology,Yancheng 224051,Jiangsu,China) 2(Science and Technology on Underwater Acoustic Laboratory,Harbin Engineering University,Harbin 150001,Heilongjiang,China)
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号