针对软子空间聚类过程中簇间距离(簇间的分离程度)对聚类的影响程度不确定的问题,提出了一种基于簇内紧密度和簇间距离自适应软子空间聚类算法。算法以经典的k均值聚类算法框架为基础,在最小化各个子空间簇类的簇内紧密度的同时最大化各个子空间簇类的簇间距离。并且通过推导得到新的子空间聚类中心和特征加权的计算方式,克服了软子空间聚类对输入参数敏感的缺点,实现了算法的自适应学习,并且取得了较好的聚类效果。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
