摘要：为解决传统谱聚类方法构造相似矩阵时使用距离度量无法充分反映复杂样本空间的全局一致性,且存在聚类个数需要人为指定等问题,提出一种基于近邻与局部PCA结合的谱聚类算法。使用kNN获取邻域子集,使用局部主成分分析保持样本的局部结构,同时考虑样本的全局和局部信息,为相似矩阵提供综合信息,对得到的相似矩阵进行图分割,直接得到聚类的结果。在真实数据集上的实验结果表明,该算法能够自动得到类的个数且聚类准确率有所提高,其在非真实类时有更好的聚类效果。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社