基于属性关系矩阵的AP子空间聚类算法

发布时间：2017-10-08 16:09

  本文关键词：基于属性关系矩阵的AP子空间聚类算法

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【摘要】：仿射传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类,但不适用于子空间聚类。基于属性关系矩阵的AP子空间聚类算法(ARMAP)是一种异步软子空间聚类算法,通过计算属性α的α-β邻域得到属性的关系矩阵,查找极大全1子矩阵得到数据集的兴趣度子空间,在各兴趣度子空间使用AP算法聚类,完成子空间聚类的任务。ARMAP算法将子空间的查找转换成查找矩阵的极大全1子矩阵,在正确查找子空间的同时降低了时间复杂度,既保留了AP聚类算法的优点,又克服了AP算法不能进行子空间聚类的不足。
【作者单位】： 徐州医科大学医学信息学院;中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 图像与信息处理 聚类分析 子空间聚类 AP聚类 关系矩阵
【基金】：国家自然科学基金(61379101) 江苏省自然科学基金(BK20130209) 江苏省高校自然科学基金(14KJB520039)~~
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 1引言聚类分析是人工智能领域的关键技术之一,在模式识别、数据处理、图像分析、精准医疗等领域有着越来越多的应用。然而随着大数据时代的来临,产生了海量、高维、复杂数据,这些数据往往具有稀疏性和子空间特性,典型的聚类算法在应对这些数据时遇到了难题。在高维稀疏数据中,

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本文编号：994984