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上传时间: 2021-02-23
详细说明：摘要：聚类研究在数据挖掘研究领域中占有十分重要的地位．虽然目前已有很多数据聚类算法，但精度仍不够理想．文中提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法（SSNCA），试图从网络聚类角度进一步提高数据聚类精度．具体解决方案是，将待聚类的向量数据集转化为k最近邻网络，并用SSNCA对该网络进行聚类．将SSNCA与c-Means、仿射传播进行比较，实验表明文中算法得到的目标函数稍差，但聚类精度要明显高于这两个算法．
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