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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2017-06-15

Journal: 计算机科学

Volume: 44

Issue: z1

Page Number: 424-427,450

ISSN: 1002-137X

Key Words: 谱聚类;图论聚类;本征间隙

Abstract: 聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点.为了能在任意形状的样本空间上聚类,学者们提出了谱聚类和图论聚类等优秀的算法.首先介绍了图论聚类算法中的谱聚类经典NJW算法和NeiMu图论聚类算法的基本思路,提出了改进的自适应谱聚类NJW算法.提出的自适应NJW算法的优点在于无需调试参数,即可自动求出聚类个数,克服了经典NJW算法需要事先设置聚类个数且需反复调试参数δ才能得出数据分类结果的缺点.在UCI标准数据集及实测数据集上对自适应NJW算法与经典NJW算法、自适应NJW算法与NeiMu图论聚类算法进行了比较.实验结果表明,自适应NJW算法方便快捷,且具有较好的实用性.