确定FCM聚类中心的自动谱聚类社团发现算法

来源期刊：江西理工大学学报2016年第1期

论文作者：周继超 刘建生

文章页码：80 - 86

关键词：社团发现;谱聚类;本征间隙;复杂网络;

摘    要：通常大规模复杂网络中社团数量是未知的,针对K-means谱聚类社团发现算法无法自动确定社团数量和聚类精度不高的缺点,提出了基于本征间隙和模糊c均值算法的自动谱聚类算法发现算法（FCMASC）.该算法利用特征值的最大本征间隙来确定社团划分数量k,以特征向量矩阵线性相关性来确定FCM算法的初始聚类中心,运用FCM算法来对特征矩阵向量矩阵进行聚类.实验结果显示FCMASC算法能够有效提高聚类精度.