加权的自适应相似度度量

聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术.聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量,聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量,尤其对于谱聚类方法更是如此.谱聚类算法是近期兴起的一种基于相似度矩阵的聚类算法.相比于传统的划分型聚类算法,谱聚类算法不受限于球状聚类簇,能够发现不规则形状的聚类簇.在已有的谱聚类算法中,高斯核相似度是最常用的相似度度量准则.基于高斯核相似度度量及其扩展形式,提出了一种加权的自适应的相似度度量,此相似度可以用于谱聚类以及其他基于相似度矩阵的聚类算法.新的相似度度量不仅能够描述多密度聚类簇中数据点间的相似度,而且可以降低离群点(噪声点)与其他数据点间的相似度.实验结果显示新的相似度度量可以更好地描述不同类型的数据集中数据点间的相似度,进而得到更好的聚类结果.

基于灰关联分析的加权自适应谱聚类算法

为了降低谱聚类采用高斯函数作为相似性度量方式对参数的敏感性,以及能够发现多密度簇的同时降低噪声点的干扰,提出了一种将基于均衡接近度的灰关联分析结合到谱聚类中的新方法,采用加权的自适应相似性度量方式。最后用改进的FCM算法对其进行聚类。在真实数据集和人工数据集上分别对提出的算法和现有算法进行了比较分析。研究结果表明,提出的新算法能够消除参数的影响,具有更高的聚类精度。聚类精度采用F测度指标。