自适应频谱支持向量聚类

摘要：

给出自适应核函数的定义,它通过两步调整分别结合原空间和特征空间中数据点邻域的密度信息给出因地制宜的相似度表达,进而提出自适应频谱支持向量聚类算法ASSVC。该算法以自适应核为核心,用支持向量聚类技术生成数据代表,并对其做频谱分析,以简洁形式确定聚类结果。实验表明ASSVC算法具有良好的聚类效果,并能适应不同分布密度的数据场合。

关键词： 自适应频谱 支持向量 聚类算法 频谱分析 相似度表达

作者: 凌萍

作者单位: 徐州师范大学计算机科学与技术学院 徐州 221116 吉林大学计算机科学与技术学院 长春 130012

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国数字博物馆与文化自然遗产数字化及保护研讨会

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 117-121

在线出版日期: 2007-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）