基于密度與路徑的譜聚類算法研究.pdf

1、分類號(hào)：UDC：學(xué)校代號(hào)：11845密級(jí)：學(xué)號(hào)：2111003065廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(工學(xué)碩士)基于密度與路徑的譜聚類算法研究指導(dǎo)教師姓名、職稱：專業(yè)或領(lǐng)域名稱：學(xué)生所屬學(xué)院：論文答辯日期：許洪瑋摘要摘要近年來(lái)，譜聚類算法是聚類分析的一個(gè)重要分支，是模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等學(xué)科領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一。譜聚類是一種基于相似度矩陣的聚類算法，根據(jù)譜圖分析理論對(duì)相似度矩陣進(jìn)行劃分。其本質(zhì)是一種點(diǎn)對(duì)聚類算法，將聚類問(wèn)題轉(zhuǎn)換為圖的最

2、優(yōu)劃分問(wèn)題。與傳統(tǒng)的聚類算法相比，譜聚類能對(duì)任意形狀的樣本空間進(jìn)行聚類，并能收斂于全局最優(yōu)解。本文在研究傳統(tǒng)的譜聚類算法、基于密度的聚類算法和基于路徑的聚類算法的基礎(chǔ)上，融合了基于密度算法和基于路徑算法的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)行了基于密度與路徑的譜聚類算法的研究。所研究的算法主要是構(gòu)造新的相似度矩陣，而通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新建立的矩陣是接近理想的塊對(duì)角相似度矩陣。本文在人工數(shù)據(jù)和手寫數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法的聚類效果較傳統(tǒng)的譜聚類算法有了一定的