摘要: 聚类问题是一个复杂的问题,尽管目前聚类方法多种多样,但是仍然存在诸多不足之处,如聚类收敛速度慢,聚类效果不理想,聚类需要人为提供某些参数等。为此尝试提出一种全新的聚类思路:首先认为每一个类都存在一个(或多个)类中心;其次将每个样本点视为一个能量辐射源,以一个合理的模型向空间中辐射能量,空间点根据其得到能量的多少,确定出某些点为类中心;最后将样本点聚类到不同的类中心,达到聚类的目的。实验结果表明,该方法具有收敛速度快、可扩展性强、适合自然聚类的特点,可以达到与很多经典聚类算法相同的聚类效果。
中图分类号:
曾昭贤 张茂军 王炜 熊志辉. 基于样本点能量扩散模型的聚类[J]. 计算机应用, 2011, 31(09): 2534-2537.
ZENG Zhao-xian ZHANG Mao-jun WANG Wei XIONG Zhi-hui. Clustering based on energy diffusing model of sample points[J]. Journal of Computer Applications, 2011, 31(09): 2534-2537.