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基于样本点能量扩散模型的聚类
曾昭贤 张茂军 王炜 熊志辉
计算机应用
2011, 31 (09):
2534-2537.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02534
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。
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