关于CMT-FCM的自适应谱聚类算法的研究论文.pdf

简介：
本文探讨了一种针对复杂数据集优化的自适应谱聚类算法——CMT-FCM。通过引入新的相似度矩阵和改进模糊划分方法，该算法在多个基准测试中展现出优越的性能，为模式识别与数据分析提供有力工具。 传统谱聚类算法对初始值的选择非常敏感，这严重影响了其聚类效果。为解决这一问题，提出了一种基于CMT-FCM（即利用历史知识进行类别中心距离最大化的聚类方法）的自适应谱聚类算法。该算法采用样本空间的标准差作为尺度参数，实现了对该参数的自动选择，并提高了算法效率；同时通过引入类别中心之间的最大化距离项来避免干扰点对类别中心的影响，增强了算法的鲁棒性。实验结果显示，在模拟数据集和真实世界的数据集中应用此方法后，其聚类效果比传统谱聚类更为稳定，从而验证了该新算法的有效性。