【摘 要】
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建立邻接图上的批量边删除聚类算法通用框架,提出基于高斯平滑模型的批量边删除判定准则,定义了适于聚类的邻接图的一般性质,提出并证明在kNN图基础上引入随机因子构造的随机
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京大学信息科学技术学院智能科学系
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016YFC0801800),国家自然科学基金(41471315).
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建立邻接图上的批量边删除聚类算法通用框架,提出基于高斯平滑模型的批量边删除判定准则,定义了适于聚类的邻接图的一般性质,提出并证明在kNN图基础上引入随机因子构造的随机kNN图,可以增强顶点之间的局部连通性,使聚类结果不再强烈依赖于某条边或某些边的保留或删除.RkNNClus算法简洁高效,依赖参数少,无需指定类簇数目,模拟和真实数据上的实验均有证明.
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