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一种基于随机游动的聚类算法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:223 | 2009-11-21

王毅山

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该文提出一种改进的随机游动模型，并在此模型的基础上，发展了一种数据聚类算法。在此算法中，数据集中的样本点根据改进的随机游动模型，生成有权无向图G(V,E,d)，其中每个样本点对应图G 的一个顶点，并且假设每个顶点为可以在空间中移动的Agent。随后计算每个顶点向其邻集中顶点转移的概率，在随机选定邻集中的一个顶点作为转移方向后，移动一个单位距离。在所有样本点不断随机游动的过程中，同类的样本点就会逐渐的聚集到一起，而不同类的样本点相互远离，最后使得聚类自动形成。实验结果表明，基于随机游动的聚类算法能使样本点合理有效地被聚类，同时，与其他算法对比也说明了此算法的有效性。
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