文献类型：期刊文章

作　　者：刘惠[1]

Liu Hui(School of Mathematics and Statistics,Lingnan Normal University,Zhanjiang Guangdong 524000,China)

机构地区：[1]岭南师范学院数学与统计学院,广东湛江524000

出　　处：《统计与决策》

年　　份：2020

期　　号：9

起止页码：35-39

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-means进行聚类,以增强聚类结果的稳定性。并通过实验对比证明算法的有效性。

关 键 词：自适应 谱聚类 核函数 集成算法  K-MEANS

分 类 号：O212]