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尤全增

作品数：2 被引量：15H指数：1
供职机构：大连理工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇谱聚类
  • 2篇聚类
  • 1篇谱聚类算法
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇相似度
  • 1篇相似度度量
  • 1篇聚类算法
  • 1篇O
  • 1篇M

机构

  • 2篇大连理工大学

作者

  • 2篇尤全增
  • 1篇林鸿飞
  • 1篇李静伟
  • 1篇于红
  • 1篇刘馨月

传媒

  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 2篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于共享近邻的自适应谱聚类被引量：15
2011年
谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的谱聚类算法.它满足聚类假设的要求,具有局部密度的自适应性,能有效识别数据点之间的内在联系.典型人工和真实数据集上的实验结果证明了算法的有效性.
刘馨月李静伟于红尤全增林鸿飞
关键词：聚类谱聚类相似度度量
基于Nystr(?)m扩展的大规模谱聚类算法
聚类分析技术作为一种有效的工具,在数据挖掘和机器学习相关领域有关广泛的研究和应用。目前,存在大量的成熟的有效的聚类算法,其中，谱聚类算法由于它的深厚的数学理论基础和广泛的应用性,近年来得到了越来越多研究者的关注。 谱聚类...
尤全增
关键词：谱聚类
文献传递
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