典型文献
基于多元数据的谱聚类算法改进与聚类个数确定
文献摘要：
文章基于谱聚类算法,首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图,给出了确定聚类个数的直观方法,然后对优化目标引入聚类个数惩罚项,定量探讨聚类个数的选择,最后针对多元数据,通过修订距离矩阵处理成对约束信息,并基于距离矩阵构造了三种自适应相似度矩阵,再进行谱聚类.数值模拟结果显示:对于确定聚类个数,聚类个数变点图直观、有效,而惩罚法依赖惩罚项的权重参数,具有一定主观性;三种自适应谱聚类算法均有效,对成对约束信息处理方便、适应面广,稳定自适应谱聚类对近邻个数的选取更稳健.
文献关键词：
谱聚类;聚类个数;成对约束;自适应
中图分类号：
作者姓名：
王丙参;魏艳华;张贝贝
作者机构：
天水师范学院数学与统计学院,甘肃天水741001;首都经济贸易大学统计学院,北京100070
文献出处：
引用格式：
[1]王丙参;魏艳华;张贝贝-.基于多元数据的谱聚类算法改进与聚类个数确定)[J].统计与决策,2022(12):5-11
A类：
B类：
多元数据,算法改进,聚类个数,拉普拉斯矩阵,变点,定聚,优化目标,标引,距离矩阵,阵处理,成对约束,约束信息,基于距离,相似度矩阵,惩罚法,主观性,自适应谱聚类算法,信息处理,面广,近邻,更稳
AB值：
0.278841
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