【摘 要】
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通过引入p-Laplacian算子,谱聚类算法得以获得较好的图切判据。但算法中的相似矩阵未能充分挖掘数据样本的局部结构信息,同时相似性的计算与数据样本的聚类是在两个不同的步
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672522, 61379101),中国博士后科学基金(2016M601910)
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通过引入p-Laplacian算子,谱聚类算法得以获得较好的图切判据。但算法中的相似矩阵未能充分挖掘数据样本的局部结构信息,同时相似性的计算与数据样本的聚类是在两个不同的步骤中实现的,故得到的相似矩阵并不一定是最适合此聚类方法的,从而得不到最优的聚类结果。因此,提出了基于局部相似性优化的p-谱聚类算法。该算法通过数据样本的自适应和最优近邻之间的局部距离来优化相似性测度的方法,同时通过p-Laplacian矩阵的秩约束,可以得到对应无向图中连通分量的数目等于聚类数目。实验表明,基于局部相似性优化的p-谱聚类
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