基于模糊K-调和均值的单词-文档谱聚类方法
来源期刊：控制与决策2012年第4期
论文作者：刘娜 肖智博 鲁明羽
文章页码：501 - 506
关键词：谱聚类;K-均值;K-调和均值;模糊-调和均值;
摘 要：在分析单词-文档谱聚类方法的基本步骤,找出其对初始值敏感的根本原因的基础上,提出一种基于模糊-调和均值的单词-文档谱聚类方法.首先从矩阵相似的角度对谱聚类中的Laplacian矩阵进行处理,使其满足对初始值不敏感的条件;然后通过加入模糊的概念,用模糊K-调和均值算法代替K-均值算法,使聚类结果对初始值不敏感.实验结果表明,所提出的方法不仅使聚类结果对初始值不敏感,而且在一定程度上提高了数据的鲁棒性.
刘娜1,2，肖智博1，鲁明羽1
1. 大连海事大学信息科学技术学院2. 大连工业大学信息科学与工程学院
摘 要：在分析单词-文档谱聚类方法的基本步骤,找出其对初始值敏感的根本原因的基础上,提出一种基于模糊-调和均值的单词-文档谱聚类方法.首先从矩阵相似的角度对谱聚类中的Laplacian矩阵进行处理,使其满足对初始值不敏感的条件;然后通过加入模糊的概念,用模糊K-调和均值算法代替K-均值算法,使聚类结果对初始值不敏感.实验结果表明,所提出的方法不仅使聚类结果对初始值不敏感,而且在一定程度上提高了数据的鲁棒性.
关键词：谱聚类;K-均值;K-调和均值;模糊-调和均值;
