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基于约束投影的近邻传播聚类算法
基于约束投影的近邻传播聚类算法
摘要：
近邻传播聚类算法是一种无监督学习算法，通过传播样本之间的关系来进行聚类。然而，在传统的近邻传播算法中，由于缺乏约束信息，容易受到噪声数据的干扰，导致聚类结果不准确。为了解决这个问题，本文提出了一种基于约束投影的近邻传播聚类算法。该算法通过利用额外的约束信息，将样本投影到一个低维空间中进行聚类，从而提高聚类的准确性。实验结果表明，该算法在不同数据集上都能够显著提高聚类效果。
1.引言
近年来，聚类算法在数据挖掘领域得到了广泛的应用。近邻传播聚类算法是一种基于图论的聚类方法，通过传播样本之间的相似度来进行聚类。然而，在传统的近邻传播算法中，由于缺乏约束信息，容易受到噪声数据的干扰，导致聚类结果不准确。为了解决这个问题，本文提出了一种基于约束投影的近邻传播聚类算法。
2.相关工作
近邻传播聚类算法是一种无监督学习算法，最早由Shi和Malik提出。该算法通过对样本之间的相似度进行传播来进行聚类，但在应用过程中容易受到噪声数据的干扰。为了解决这个问题，研究者们提出了不少的改进算法，如基于密度的近邻传播聚类算法、基于核技巧的近邻传播聚类算法等。然而，这些算法仍然无法解决传统近邻传播算法的问题。
3.算法原理
本文提出的基于约束投影的近邻传播聚类算法主要包含两个步骤：投影生成和传播更新。
3.1投影生成
首先，根据额外的约束信息，将样本投影到一个低维空间中。具体来说，可以通过主成分分析或线性判别分析等方法进行投影。投影后的样本在低维空间中，更容易区分不同的类别。
3.2传播更新
在低维空间中，根据投影后的样本之间的相似度，进行传播更新。具体来说，首先计算样本之间的相似度矩阵，然后根据传播公式，更新每个样本与其邻居节点的关系强度。通过多次迭代，不断更新样本之间的关系，直到收敛为止。
4.实验结果
为了评估本文提出的算法，我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的近邻传播算法相比，基于约束投影的近邻传播聚类算法在准确性上有了显著的提高。此外，该算法对噪声数据具有较强的鲁棒性，能够更好地处理噪声数据。
5.结论
本文提出了一种基于约束投影的近邻传播聚类算法，通过利用额外的约束信息，将样本投影到一个低维空间进行聚类。实验结果表明，该算法在不同数据集上都能够显著提高聚类效果，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索更有效的约束投影方法，并应用于更广泛的领域。
参考文献：
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