文献类型：期刊文章

作　　者：王玲[1] 薄列峰[1] 焦李成[1]

机构地区：[1]西安电子科技大学智能信息处理研究所,陕西西安710071

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.60372050;60133010);国家863高技术研究发展计划(No.2002AA135080);国防预研项目(No.A1420060172)

年　　份：2007

卷　　号：35

期　　号：8

起止页码：1577-1581

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20073910834425)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：谱聚类是近来出现的一种性能极具竞争力的聚类方法,它的成功很大程度依赖于相似性度量的选择.本文通过分析这一性质并结合数据聚类特性,提出一种数据依赖的相似性度量——密度敏感的相似性度量.该相似性度量可以有效描述数据的实际聚类分布.将其引入谱聚类得到密度敏感的谱聚类算法.与原有的谱聚类算法相比,新算法不仅能够处理多尺度聚类问题,而且对参数选择相对不敏感.算法有效性分析以及实验验证了所提算法的有效性和可行性.

关 键 词：聚类 谱聚类 距离测度  相似性度量  相似性矩阵  

分 类 号：TP18]