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自适应仿射传播聚类

王开军 张军英 李丹 张新娜 郭涛

王开军, 张军英, 李丹, 张新娜, 郭涛. 自适应仿射传播聚类. 自动化学报, 2007, 33(12): 1242-1246. doi: 10.1360/aas-007-1242
引用本文: 王开军, 张军英, 李丹, 张新娜, 郭涛. 自适应仿射传播聚类. 自动化学报, 2007, 33(12): 1242-1246. doi: 10.1360/aas-007-1242
WANG Kai-Jun, ZHANG Jun-Ying, LI Dan, ZHANG Xin-Na, GUO Tao. Adaptive Affinity Propagation Clustering. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(12): 1242-1246. doi: 10.1360/aas-007-1242
Citation: WANG Kai-Jun, ZHANG Jun-Ying, LI Dan, ZHANG Xin-Na, GUO Tao. Adaptive Affinity Propagation Clustering. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(12): 1242-1246. doi: 10.1360/aas-007-1242

自适应仿射传播聚类

doi: 10.1360/aas-007-1242
详细信息
    通讯作者:

    王开军

  • 中图分类号: TP18

Adaptive Affinity Propagation Clustering

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    Corresponding author: WANG Kai-Jun
  • 摘要: 适合处理大类数的仿射传播聚类有两个尚未解决的问题: 一是很难确定偏向参数取何值能够使算法产生最优的聚类结果; 另一个是当震荡发生后算法不能自动消除震荡并收敛. 为了解决这两个问题, 提出了自适应仿射传播聚类方法, 具体技术包括: 自适应扫描偏向参数空间来搜索聚类个数空间以寻找最优聚类结果、自适应调整阻尼因子来消除震荡以及当调整阻尼因子方法失效时的自适应逃离震荡技术. 与原算法相比, 自适应仿射传播聚类方法性能更优, 能够自动消除震荡和寻找最优聚类结果. 对模拟和真实数据集的实验结果表明, 自适应仿射传播聚类方法十分有效, 其聚类质量优于或不低于原算法.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-08-24
  • 修回日期:  2007-10-25
  • 刊出日期:  2007-12-20

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