【摘 要】
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对复杂流形结构数据集进行聚类的难点是难以度量复杂流形结构的相似度并确定聚类中心个数。为解决这一难题,提出一种基于流形距离的度量方法,判断样本点间的近邻关系。综合考
【机 构】
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深圳职业技术学院计算机工程学院,国家数字交换系统工程技术研究中心,埃因霍芬理工大学数学与计算机科学学院网络工程系
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金项目（2014BAH30B01）
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对复杂流形结构数据集进行聚类的难点是难以度量复杂流形结构的相似度并确定聚类中心个数。为解决这一难题,提出一种基于流形距离的度量方法,判断样本点间的近邻关系。综合考虑数据集全局和局部的空间流形分布,定义各样本点的局部密度;根据各样本点局部密度大小及其与其它样本点局部密度的关系,定义聚类中心判别准则;基于分级的示例判决策略实现对聚类中心数的自动确定和聚类中心的自动选择。实验结果表明,对于存在具有流形结构的数据集,该方法相对于已有算法能够有效提高聚类精度。
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