【摘 要】
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在基于代表点的聚类算法中,为了解决算法自适应性和聚类速度问题,在快速压缩集密度估计的基础上,提出了一种基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法.该算法的提出基于3个非
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,南通大学医学信息学系,香港理工大学计算学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81701793,61170122,61272210,61572236);江苏省自然科学基金项目(BK20114172);江苏省自然科学基金杰出青年基金项目(BK20140001)~~
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在基于代表点的聚类算法中,为了解决算法自适应性和聚类速度问题,在快速压缩集密度估计的基础上,提出了一种基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法.该算法的提出基于3个非常重要的假设:1)每个簇有一个代表点,且代表点来自簇内高密度样本;2)代表点或在压缩集中,或在压缩集附近且与压缩集中样本具有高度相似性;3)各簇中样本围绕代表点并沿着压缩集扩散.基于第1个和第2个假设,提出用代表点分值来评估样本成为代表点的可能性,并分析了其合理性.基于第3个假设和代表点分值,构建了一种快速的自适应聚类算法,该算法将所有样本按照
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