软子空间聚类_自适应的软子空间聚类算法
自适应的软子空间聚类算法
陈黎飞
;
郭躬德
;
姜青山
【期刊名称】
《软件学报》
【年
(
卷
),
期】
2010(021)010
【摘要】
软子空间聚类是高维数据分析的一种重要手段
.
现有算法通常需要用户
事先设置一些全局的关键参数
,
且没有考虑子空间的优化
.
提出了一个新的软子空
间聚类优化目标函数
,
在最小化子空间簇类的簇内紧凑度的同时
,
最大化每个簇类
所在的投影子空间
.
通过推导得到一种新的局部特征加权方式
,
以此为基础提出一
种自适应的
k-means
型软子空间聚类算法
.
该算法在聚类过程中根据数据集及
其划分的信息
,
动态地计算最优的算法参数
.
在实际应用和合成数据集上的实验结
果表明
,
该算法大幅度提高了聚类精度和聚类结果的稳定性
.
【总页数】
11
页
(2513-2523)
【关键词】
聚类
;
高维数据
;
子空间
;
特征加权
;
自适应性
【作者】
陈黎飞
;
郭躬德
;
姜青山
【作者单位】
福建师范大学
,
数学与计算机科学学院
,
福建
,
福州
,350108;
福建师
范大学
,
数学与计算机科学学院
,
福建
,
福州
,350108;
厦门大学
,
软件学院
,
福建
,
厦
门
,361005
【正文语种】
中文
【中图分类】
TP311
【相关文献】
1.
基于簇间距离自适应的软子空间聚类算法
[J],
邱云飞
;
狄龙娟
2.
改进的最小生成树自适应空间点聚类算法
[J],
颜金彪
;
郑文武
;
段晓旗
;
邓运
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