研究文章
谱聚类算法的基础上改进的高斯核函数和甲虫天线搜索与阻尼因子
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输入:数据集X数量的集群K, dba算法的迭代次数N |
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步骤1:构造相似矩阵, |
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第二步:构造矩阵程度 |
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步骤3:构建拉普拉斯矩阵 |
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第四步:计算特征向量对应于第一个k拉普拉斯矩阵的最小特征值形成了特征矩阵 |
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第五步:规范化特征矩阵得到一个新特性矩阵 |
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第六步:治疗特征矩阵的每一行作为一个数据点,随机初始化一群集群中心作为一个个体 |
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第七步:随机初始化一群集群中心作为一个个体 |
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第八步:计算合适的天线的健身和左边的天线当前的个人, |
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第九步:更新个人位置信息
,
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第十步:重复步骤8和9直到到达最大迭代次数 |
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第11步:根据集群中心对应于最后一个人位置,集群获得 |
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输出: |
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