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法瓦蒂，P。;洛蒂，G。;O·门奇。;F.罗马尼。

光谱聚类方法相似矩阵的构建：数值实验。 （英语） Zbl 1432.68383号

J.计算。申请。数学。 375，文章ID 112795，11 p.（2020）.
摘要：谱聚类是一种通过相似矩阵的特征向量发现数据集结构的强大方法。当单个簇的结构高度非凸时，它通常优于传统的聚类算法，如“k”-means。其准确性取决于如何定义数据点对之间的相似性。构建相似矩阵有两个重要因素：底层加权图的稀疏性（主要取决于数据点之间的距离）和相似函数。当使用高斯相似函数时，比例参数的选择可能很关键。在本文中，我们直接基于与数据集关联的图或图的最小生成树（MST）来检查两个项目，即稀疏性和合适的（sigma）的选择。在人工数据集和真实数据集上进行了广泛的数值实验，以比较这些方法的性能。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

聚类算法;光谱聚类;相似矩阵;最小生成树

软件：

UCI-毫升;集群临界值
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Favati}等人，《计算杂志》。申请。数学。375，文章ID 112795，11 p.（2020；Zbl 1432.68383）
全文： 内政部 arXiv公司

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