摘要：对谱聚类的奇异解进行了研究。在谱聚类中,由对象相似度的定义,两种属性完全不同或截然相反的对象的类,其类内对象的相似度、类间对象的相似度和与其它类对象的相似度,会出现接近或相同的情况,从而有可能被聚为一类。研究发现,大多数情况下,出现谱聚类的奇异解的主要原因是聚类个数设置不合理和高斯核参数σ估计不准确。本文给出了利用特征值差值分析与特征值累积贡献率来确定聚类个数和估计高斯核参数σ的方法。实验表明,所给聚类个数选择和高斯核参数σ估计的方法有效,可以消除谱聚类结果中存在的奇异解。

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