基于多元数据的谱聚类算法改进与聚类个数确定
Statistics and Decision（2022）
摘要
文章基于谱聚类算法,首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图,给出了确定聚类个数的直观方法,然后对优化目标引入聚类个数惩罚项,定量探讨聚类个数的选择,最后针对多元数据,通过修订距离矩阵处理成对约束信息,并基于距离矩阵构造了三种自适应相似度矩阵,再进行谱聚类.数值模拟结果显示:对于确定聚类个数,聚类个数变点图直观、有效,而惩罚法依赖惩罚项的权重参数,具有一定主观性;三种自适应谱聚类算法均有效,对成对约束信息处理方便、适应面广,稳定自适应谱聚类对近邻个数的选取更稳健.
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