【摘 要】
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针对网络故障检测中利用先验知识不足和多数谱聚类算法需事先确定聚类数的问题,提出一种新的基于成对约束信息传播与自动确定聚类数相结合的半监督自动谱聚类算法。通过学习
【机 构】
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南通农业职业技术学院信息工程系,中国矿业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.50674086）,江苏省教育厅“青蓝工程”基金资助（No.2008-30）,南通市科技产业化计划项目（No.CL2010018）
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针对网络故障检测中利用先验知识不足和多数谱聚类算法需事先确定聚类数的问题,提出一种新的基于成对约束信息传播与自动确定聚类数相结合的半监督自动谱聚类算法。通过学习一种新的相似性测度函数来满足约束条件,改进NJW聚类算法,对非规范化的Laplacian矩阵特征向量进行自动谱聚类,从而提高聚类性能。在UCI标准数据集和网络实测数据上的实验表明,该算法较相关比对算法聚类准确率更高,可满足网络故障检测的实际需要。
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