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一种基于随机游动的聚类算法

李强 何衍 蒋静坪

李强, 何衍, 蒋静坪. 一种基于随机游动的聚类算法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(3): 523-526. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01626
引用本文: 李强, 何衍, 蒋静坪. 一种基于随机游动的聚类算法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(3): 523-526. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01626
Li Qiang, He Yan, Jiang Jing-ping. A Random Walk Based Clustering Algorithm[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(3): 523-526. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01626
Citation: Li Qiang, He Yan, Jiang Jing-ping. A Random Walk Based Clustering Algorithm[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(3): 523-526. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01626

一种基于随机游动的聚类算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01626
基金项目: 

国家自然科学基金(60405012, 60675055)资助课题

A Random Walk Based Clustering Algorithm

  • 摘要: 该文提出一种改进的随机游动模型,并在此模型的基础上,发展了一种数据聚类算法。在此算法中,数据集中的样本点根据改进的随机游动模型,生成有权无向图G(V,E,d),其中每个样本点对应图G的一个顶点,并且假设每个顶点为可以在空间中移动的Agent。随后计算每个顶点向其邻集中顶点转移的概率,在随机选定邻集中的一个顶点作为转移方向后,移动一个单位距离。在所有样本点不断随机游动的过程中,同类的样本点就会逐渐的聚集到一起,而不同类的样本点相互远离,最后使得聚类自动形成。实验结果表明,基于随机游动的聚类算法能使样本点合理有效地被聚类,同时,与其他算法对比也说明了此算法的有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-10-15
  • 修回日期:  2008-09-23
  • 刊出日期:  2009-03-19

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