基于融合欧氏距离与Kendall Tau距离度量的谱聚类算法

摘要：

大多数现存的谱聚类方法均使用传统距离度量计算样本之间的相似性,这样仅仅考虑了两两样本之间的相似性而忽略了周围的近邻信息,更没有顾及数据的全局性分布结构.因此,本文提出一种新的融合欧氏距离和Kendall Tau距离的谱聚类方法.该方法通过融合两两样本之间的直接距离以及其周围的近邻信息,充分利用了不同的相似性度量可以从不同角度抓取数据之间结构信息的优势,更加全面地反映数据的底层结构信息.通过与传统聚类算法在UCI标准数据集上的实验结果作比较,验证了本文的方法可以显著提高聚类效果.

关键词：Kendall Tau距离、距离度量、相似性融合、谱聚类

所属期刊栏目：34

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：National Natural Science Foundation of China61422204, 61473149;Jiangsu Natural Science Foundation for Young ScholarBK2013-0034;Foundation of Graduate Innovation Center in NUAAKFJJ20151605

在线出版日期：2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：783-789