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针对传统吸引子传播算法(AP)聚类性能受偏向参数影响较大的问题,提出一种改进的吸引子传播算法,即基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法(STAP)。该算法通过稳定阈值,衡量获得真实类数时的收敛状态,然后捕捉该状态下的偏向参数;为加快算法的收敛速度,采用 S 型函数作为收敛因子调节阻尼系数。仿真模拟实验结果表明,与传统吸引子传播聚类算法相比,基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法聚类精度更高,收敛速度更快。