【摘 要】
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谱聚类算法利用特征向量构造简化的数据空间,在降低数据维数的同时,使得数据在子空间中的分布结构更加明显。现有谱聚类算法的聚类结果多为精确集,而真实数据集中重叠现象广
【基金项目】
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国家自然科学基金(60475019,60775036);教育部博士点专项基金(20060247039)资助
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谱聚类算法利用特征向量构造简化的数据空间,在降低数据维数的同时,使得数据在子空间中的分布结构更加明显。现有谱聚类算法的聚类结果多为精确集,而真实数据集中重叠现象广泛存在。基于粗糙集理论提出了一种新的谱聚类算法,其主要思想是对谱聚类算法进行粗糙集扩展,使得聚类结果成为具有下近似和上近似定义的、类与类之间存在重叠区域的结构。实验表明,该算法与现有的谱聚类算法相比,稳定性和准确率都有一定的提高。
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