基于規(guī)范切和分水嶺的聚類算法研究.pdf

1、聚類分析是機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典問題之一，它通過分析數(shù)據(jù)特征來獲取數(shù)據(jù)之間的相似度，并根據(jù)相似度對數(shù)據(jù)進行聚類操作，使得類內(nèi)的對象滿足相似度最大，類間的對象滿足相似度最小，從而通過聚類結(jié)果來發(fā)現(xiàn)聚類對象的內(nèi)在關(guān)系。針對聚類分析算法及其應(yīng)用問題，本文主要做了三方面的工作。
　　 聚類結(jié)果的好壞取決于聚類準則函數(shù)是否能夠反應(yīng)類內(nèi)數(shù)據(jù)點的相似程度和類間數(shù)據(jù)點的相異程度。為了進一步增大基于規(guī)范切的譜聚類算法中類內(nèi)數(shù)據(jù)點的相似性和類間數(shù)據(jù)點的相異

2、性，本文提出了一種基于相似性與相異性的譜聚類算法。該方法巧妙設(shè)計了新的聚類準則函數(shù)，在采用規(guī)范切的經(jīng)典譜聚類算法的基礎(chǔ)之上，通過引入距離矩陣來進一步體現(xiàn)數(shù)據(jù)點間的相異性，使聚類結(jié)果得到改善。
　　 經(jīng)典的分層凝聚聚類算法在非凸球形分布數(shù)據(jù)集上容易陷入局部最優(yōu)。針對這一不足，本文提出一種基于規(guī)范切的分層凝聚聚類算法。該方法直接利用規(guī)范切作為判斷各個類別是否合并的準則，從而巧妙克服經(jīng)典算法存在的不足，使得分層凝聚聚類算法在非凸形分布