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一种利用熵函数和Affinity Propagation聚类的超图模型优化方法
1
作者
刘建军
夏胜平
郁文贤
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2011年第3期442-448,共7页
属性图相似性阈值对类属超图(CSHG)模型的训练结果具有重要影响。在满足聚类准确性的条件下,利用定义的熵函数给出优化CSHG模型结构的相似性阈值,并得到初始优化的CSHG模型,进一步利用FTOG之间的相似性矩阵得到最简CSHG模型结构。另外,...
属性图相似性阈值对类属超图(CSHG)模型的训练结果具有重要影响。在满足聚类准确性的条件下,利用定义的熵函数给出优化CSHG模型结构的相似性阈值,并得到初始优化的CSHG模型,进一步利用FTOG之间的相似性矩阵得到最简CSHG模型结构。另外,利用亲缘传播聚类(affinity propagation clustering)方法去除FTOG聚类中的冗余属性图,最终得到最优的CSHG模型。实验结果表明,本方法是有效的。
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关键词
相似性图聚类
类
属超
图
熵函数
亲缘传播
原文传递
题名
一种利用熵函数和Affinity Propagation聚类的超图模型优化方法
1
作者
刘建军
夏胜平
郁文贤
机构
国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2011年第3期442-448,共7页
基金
国家自然科学基金项目(60972114)
文摘
属性图相似性阈值对类属超图(CSHG)模型的训练结果具有重要影响。在满足聚类准确性的条件下,利用定义的熵函数给出优化CSHG模型结构的相似性阈值,并得到初始优化的CSHG模型,进一步利用FTOG之间的相似性矩阵得到最简CSHG模型结构。另外,利用亲缘传播聚类(affinity propagation clustering)方法去除FTOG聚类中的冗余属性图,最终得到最优的CSHG模型。实验结果表明,本方法是有效的。
关键词
相似性图聚类
类
属超
图
熵函数
亲缘传播
Keywords
graph-clustering
class specific hyper-graph
entropy
affinity propagation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种利用熵函数和Affinity Propagation聚类的超图模型优化方法
刘建军
夏胜平
郁文贤
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2011
0
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参考文献
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