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上传时间: 2014-07-10
详细说明： 在本文中，我们提出了一种流形聚类算法，称为基于流形距离的全局原型聚 类算法(Global Prototypical Clustering Algorithm based—on Mallifold Distance，GPMC)。 在新算法中，聚类中心选自数据集本身，在选择每个聚类的聚类中心时，依据一 种新的基于流形距离的相似性度量，该度量计算的是数据点间沿着流形的测地线 距离。在确定初始聚类中心时，GPMC从优化的角度出发，使用全局的方法进行选 择。对于部分人工数据集和UCI数据集的实验表明，从聚类性能和鲁棒性的角度来 看，新算法在处理复杂、非凸的数据聚类问题时有效可行。
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