文献类型：期刊文章

作　　者：赖健琼[1]

Lai Jianqiong(School of Intelligent Technology,Tianfu College of Swufe,Mianyang,Sichuan 621000,China)

机构地区：[1]西南财经大学天府学院智能科技学院,四川绵阳621000

出　　处：《计算机时代》

年　　份：2022

期　　号：4

起止页码：38-42

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：偏向参数和阻尼因子是影响AP聚类算法聚类效果的两个重要参数,但他们均取固定值。随着数据量的改变,原有参数取值不能使算法聚类结果达到最优。鉴此,本文提出自适应AP聚类算法,当数据量发生改变时,自动调整并获取最优的偏向参数和阻尼因子,最终得到最优聚类结果。与原来算法相比,改进后的算法能自动消除震荡,还可获取最优聚类结果,提高聚类结果的准确性和算法快速性。通过人造数据集和Iris数据集实验,证明了自适应AP聚类算法的有效性。

关 键 词：AP聚类  自适应AP聚类  偏向参数  阻尼因子  

分 类 号：TP18]