期刊导航
期刊开放获取
重庆大学
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于马氏距离的近邻传播聚类算法
被引量:
2
1
作者
支晓斌
郝踩云
《西安邮电大学学报》
2017年第6期46-49,共4页
为改善近邻传播聚类算法对高维数据的聚类效果,引入马氏距离替换原算法中的欧氏距离,并借助正则化总散度矩阵的奇异值分解实现数据变换预处理,进而在在降维后的变换子空间中对数据集进行聚类。针对Iris、User、Soybean和Vehicle四个数据...
为改善近邻传播聚类算法对高维数据的聚类效果,引入马氏距离替换原算法中的欧氏距离,并借助正则化总散度矩阵的奇异值分解实现数据变换预处理,进而在在降维后的变换子空间中对数据集进行聚类。针对Iris、User、Soybean和Vehicle四个数据集,选取适当正则化参数,经仿真实验可见,改进算法的聚类精度在整体上有所提高。
展开更多
关键词
近邻传播聚类
高维数据
马氐距离
正则化
下载PDF
职称材料
题名
基于马氏距离的近邻传播聚类算法
被引量:
2
1
作者
支晓斌
郝踩云
机构
西安邮电大学理学院
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《西安邮电大学学报》
2017年第6期46-49,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671377)
陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8307)
文摘
为改善近邻传播聚类算法对高维数据的聚类效果,引入马氏距离替换原算法中的欧氏距离,并借助正则化总散度矩阵的奇异值分解实现数据变换预处理,进而在在降维后的变换子空间中对数据集进行聚类。针对Iris、User、Soybean和Vehicle四个数据集,选取适当正则化参数,经仿真实验可见,改进算法的聚类精度在整体上有所提高。
关键词
近邻传播聚类
高维数据
马氐距离
正则化
Keywords
affinity propagation clustering
high dimensional data
Mahalanobis distance
regularization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于马氏距离的近邻传播聚类算法
支晓斌
郝踩云
《西安邮电大学学报》
2017
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部