所有作者：陈新泉
作者单位：上饶师范学院数学与计算机科学学院
论文摘要：当前在有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构的海量数据点集的聚类分析是一个尚未圆满解决的难题，针对Affinity Propagation (AP)聚类算法的不足之处，提出了两个扩展及改进型的聚类算法。在这两个算法中，基于“单元网格”的AP聚类算法是在“单元网格”层次上对AP聚类算法的一种扩展，而基于近邻点集的AP聚类算法是试图在时间上对AP聚类算法做一些改进。为实现这两个算法介绍了“单元网格”、近邻点集等几个比较重要的概念及思想方法。最后给出了一点颇有价值的研究方向。
关键词： 相似性度量 Affinity Propagation 单元网格 近邻点集
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