本文關(guān)鍵詞： 近鄰傳播聚類算法 偏向參數(shù) 概率無向圖模型 高斯平滑 簇歸并　出處：《控制與決策》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)近鄰傳播聚類算法偏向參數(shù)難選定、生成的簇?cái)?shù)目偏多等問題,提出一種概率無向圖模型的近鄰傳播聚類算法.首先為樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建概率無向圖模型,利用極大團(tuán)和勢(shì)函數(shù)計(jì)算無向圖中數(shù)據(jù)樣本的概率密度,將此概率密度作為一種聚類先驗(yàn)知識(shí)注入近鄰傳播算法的偏向參數(shù)中,提高算法的聚類效率;并用高斯降噪和簇歸并方法進(jìn)一步提升算法的聚類精度.在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出算法的聚類效率和精度均優(yōu)于相比較的同類算法.
[Abstract]:The affinity propagation clustering algorithm to bias parameter selected, the number of cluster problem generated more, this paper presents a probabilistic undirected graph model of affinity propagation clustering algorithm. Firstly, the sample data to construct probabilistic undirected graph model, calculating the probability density of an undirected graph data based on maximum clique and potential function, the bias parameter the probability density clustering as a priori knowledge into the affinity propagation algorithm, improve the efficiency of clustering algorithm and clustering algorithm; to further improve the accuracy of Gauss noise reduction and cluster merging method. The experimental results on UCI data sets show that the proposed clustering algorithms the efficiency and precision of the algorithm are better than the comparison.

【作者單位】： 廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61363027) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(11YJAZH080)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 0引近鄰傳播聚類算法(AP)是一種新型聚類算法[1-2],與傳統(tǒng)的K-means等聚類算法相比,它事先不需要知道類別個(gè)數(shù),根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)集,通過反復(fù)迭代自動(dòng)找出聚類中心,具有很強(qiáng)的通用性,目前已被應(yīng)用于文本挖掘、圖像識(shí)別、基因數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域[3-6].但在實(shí)際應(yīng)用中,AP算法存在以下問

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2 孫艷蕊;;一個(gè)求無向圖所有極大獨(dú)立集的算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2013年08期

3 牟廉明;;求無向圖的所有Hamilton回路快速算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年S2期

4 郝國(guó)舜,劉靜華,李士才;基于對(duì)象的P&ID設(shè)計(jì)軟件無向圖模型[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2004年02期

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9 周康;殷燕芳;李玉華;覃磊;;最大權(quán)匹配問題的閉環(huán)DNA算法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年08期

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本文編號(hào)：1491276