叠加信息熵游走数据聚类算法
Clustering by samples movement in the superposition information entropy field作者机构：西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071
出 版 物：《西安电子科技大学学报》 (Journal of Xidian University)
年 卷 期：2018年第45卷第4期
页 面：75-79,154页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(61432014 61172146 61201294) 中央高校基本科研专项资金资助项目(JB140225) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120203120009 20121401120015)
摘 要：在数据聚类的过程中,由于样本数据空间分布的复杂性,相似度度量过程中的重复性以及算法的自适应性等问题,聚类算法往往无法得到正确的聚类结果.为了解决样本数据空间分布复杂的问题,提出叠加信息熵数据游走聚类算法.该算法通过在数值空间构建样本叠加信息熵场,并通过数据游走进行数据分割实现聚类.实验结果表明,该算法不仅可以获得较好的聚类效果,同时具有较高的数据自适应性.
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