【摘 要】
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为了降低支持向量聚类(Support Vector Clustering,SVC)的运算复杂性,基于Yang等提出的邻近图法,用Mercer核来表达Hilbert空间中的Euclidean距离,以此作为边的权重度量来生成
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为了降低支持向量聚类(Support Vector Clustering,SVC)的运算复杂性,基于Yang等提出的邻近图法,用Mercer核来表达Hilbert空间中的Euclidean距离,以此作为边的权重度量来生成最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST),并只对MST的主干进行SVC连接运算.文中还定义了不相容性度量,并将其作为SVC连接运算中边的选择依据.试验证明,改进后算法的运行速度及聚类效果均优于邻近图法,特别是对大数据集的处理具有明显的优势,且具有一定的抗噪能力.
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