基于簇间距离自适应的软子空间聚类算法

摘要：

针对软子空间聚类过程中簇间距离（簇间的分离程度）对聚类的影响程度不确定的问题，提出了一种基于簇内紧密度和簇间距离自适应软子空间聚类算法。算法以经典的k均值聚类算法框架为基础，在最小化各个子空间簇类的簇内紧密度的同时最大化各个子空间簇类的簇间距离。并且通过推导得到新的子空间聚类中心和特征加权的计算方式，克服了软子空间聚类对输入参数敏感的缺点，实现了算法的自适应学习，并且取得了较好的聚类效果。

关键词：自适应性、簇间距离、软子空间聚类、高维数据

所属期刊栏目：52

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金No.71371091；辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划No.LJQ2012027；辽宁省教育厅一般项目No.L2013131。

在线出版日期：2016-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：88-93