《計算機應用研究》|Application Research of Computers

基于密度峰值優化的譜聚類算法

Spectral clustering based on density peak value optimization

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作者 薛麗霞,孫偉,汪榮貴,楊娟,胡敏
機構 合肥工業大學 計算機與信息學院,合肥 230009
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文章編號 1001-3695(2019)07-006-1948-03
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0019
摘要 針對經典譜聚類算法無法自適應確定聚類數目,以及在處理大數據量的聚類問題時效率不高的問題,提出了一種基于密度峰值優化的譜聚類算法。該方法首先計算數據對象的局部密度,以及每個數據對象與其他數據對象的最小距離,并依據一定的規則自適應產生初始聚類中心,確定聚類數目;然后使用Nystrm抽樣來降低特征分解的計算復雜度,以達到提高譜聚類算法的效率。實驗結果表明,該方法能夠準確地得到聚類數目,并且有效提高了聚類的準確率和效率。
關鍵詞 譜聚類; 密度峰值; 密度聚類; 自適應; Nystrm抽樣
基金項目 國家自然科學基金資助項目(61672202)
本文URL http://www.oirznw.live/article/01-2019-07-006.html
英文標題 Spectral clustering based on density peak value optimization
作者英文名 Xue Lixia, Sun Wei, Wang Ronggui, Yang Juan, Hu Min
機構英文名 School of Computer Science & Information Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China
英文摘要 To deal with the problem that classical spectral clustering algorithms are unable to determine the number of clusters automatically, and low efficiency in processing large amount of data with, this paper proposed a spectral clustering algorithm based on the optimization of density peak value. The method firstly calculated the local density of data object and the minimum distance between each data object and other data objects. It generated adaptive clustering algorithm to determine the number of clusters and to optimize the number of clusters according to certain rules. Secondly, adopting Nystrm sampling could reduce the time complexity of characteristic decomposition and improved the efficiency of the algorithm. The experimental results show that this method can accurately obtain the number of clusters and effectively improve the accuracy and efficiency of clustering effectively.
英文關鍵詞 spectral clustering; density peak; density clustering; adaptive; Nystrm sampling
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收稿日期 2018/1/9
修回日期 2018/3/5
頁碼 1948-1950,1983
中圖分類號 TP301.6
文獻標志碼 A
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