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[计算机科学讲义] 智能科学与大数据工程 第11266卷（第八届国际会议，IScIDE 2018，中国兰州，2018年8月18-19日，修订精选论文集）|| 基于动态类组织膜系统的改进谱聚类算法

DOI：10.1007/978-3-030-02698-1_38 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要： 随着海量数据的产生，从这些数据中挖掘有用信息已成为主要研究方向。聚类分析是数据挖掘的重要任务之一。传统聚类算法（如K-means算法）因年代久远而难以处理高维数据，因此产生了具有高效性的谱聚类算法。近年来，越来越多的学者致力于研究谱聚类算法，因其具备坚实的理论基础和优异的聚类效果。本文提出一种基于动态类组织膜系统的改进谱聚类算法（简称ISC-DTP）。该算法利用了类组织膜系统的高度并行性优势。我们在人工数据集和四个UCI数据集上进行了实验，并将ISC-DTP算法与原始谱聚类算法及K-means算法进行对比。实验结果表明该算法具有有效性和鲁棒性。
作者： Xuewei Hu，Xiyu Liu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于动态类组织P系统（ISC-DTP）的改进谱聚类算法，该算法利用类组织膜系统的最大并行性优势，实现对高维数据更有效且鲁棒的聚类。

研究成果

ISC-DTP算法相比传统的K-means和谱聚类算法展现出更优越的有效性和鲁棒性，尤其在处理非凸数据集时表现突出。该算法通过采用类组织膜系统确定聚类数量，并结合改进的K-means算法进行初始聚类中心选择，从而实现了性能提升。

研究不足

该算法的性能依赖于聚类中心的初始选择，尽管有所改进，但仍可能受到异常值和局部最优解的影响。其计算效率虽优于传统谱聚类方法，但对于某些数据集仍比K均值算法更慢。

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