一种基于稀疏搜索的激活噪声快速聚类算法

作     者：郭林亮 韩旭明 张逸航 GUO Lin-liang;HAN Xu-ming;ZHANG Yi-hang

作者机构：长春工业大学数学与统计学院吉林长春130012 暨南大学信息科学与技术学院广东广州510632 长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130012 

出 版 物：《东北师大学报（自然科学版）》 (Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2022年第54卷第3期

页      面：55-59页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61472049) 吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302071GX) 吉林省产业技术研究与开发专项项目(2019C053-11)。 

主　　题：聚类 噪声 步长 稀疏搜索 互连点 

摘      要：针对如何分配噪声和近邻类连接处的数据点影响聚类结果的问题,提出了一种基于稀疏搜索的激活噪声快速聚类算法(ANSC).ANSC能够激活数据中的噪声,以步长方式快速稀疏搜索互连点来共建子簇,并且只需要设置近邻个数.ANSC可以根据噪声的分布特点来判断其类型.在人工和真实数据集上进行实验,结果表明,所提出的方法在有效性和效率方面优于其他的聚类算法.