資料介紹
該文提出一種改進(jìn)的隨機游動模型,并在此模型的基礎(chǔ)上,發(fā)展了一種數(shù)據(jù)聚類算法。在此算法中,數(shù)據(jù)集中的樣本點根據(jù)改進(jìn)的隨機游動模型,生成有權(quán)無向圖G(V,E,d),其中每個樣本點對應(yīng)圖G 的一個頂點,并且假設(shè)每個頂點為可以在空間中移動的Agent。隨后計算每個頂點向其鄰集中頂點轉(zhuǎn)移的概率,在隨機選定鄰集中的一個頂點作為轉(zhuǎn)移方向后,移動一個單位距離。在所有樣本點不斷隨機游動的過程中,同類的樣本點就會逐漸的聚集到一起,而不同類的樣本點相互遠(yuǎn)離,最后使得聚類自動形成。實驗結(jié)果表明,基于隨機游動的聚類算法能使樣本點合理有效地被聚類,同時,與其他算法對比也說明了此算法的有效性。
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