论文研究-三种谱聚类算法及其应用研究.pdf

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为全面理解谱聚类(spectral clustering,SC)算法性能,利用四类几何结构数据,对规范化割(normalized cut,Ncut)、稀疏子空间聚类(sparse subspace clustering,SSC)和谱曲率聚类(spectral curvature clustering,SCC)三种谱聚类算法进行对比分析。结果表明,三种算法的聚类结果各有差异,但每类数据都可以找到相对最有效的聚类算法。Ncut无法处理相交的数据,适用性较差;SSC算法适用性较强,但聚类精度不高;SCC算法具有适用性强、精度高等特点,能够实现四类几何结构数据的有效聚类。此外,改进的SCC算法有效地实

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