近邻传播聚类算法研究
外文标题：Research on Affinity Propagation Clustering
文献类型：期刊
作者：桂斌[1]
机构：中国人民大学信息学院,北京100872;淮阴师范学院计算机科学与技术学院,江苏淮安223300;中国人民大学信息学院,北京,100872
年：2014
期刊名称：山西大学学报（自然科学版）
卷：37
期：1
页码范围：7-11
增刊：增刊
收录情况：CSCD(CSCD:5079633)
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：0253-2395
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_sxdxxb201401002.aspx
DOI：10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2014.01.002
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基金：国家自然科学基金; 北京市自然科学基金
关键词：近邻传播;阻尼因子;倾向度;波动率
摘要：对近邻传播聚类算法进行了详细的研究.提出用波动率来衡量数据震荡的剧烈程度,分析了收敛迭代次数和最大迭代次数两个参数的合适设置;重点研究了倾向度和阻尼因子两个参数与聚类数、波动率的关系,研究发现通过增大倾向度和阻尼因子都能减少波动率.
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