密度敏感谱聚类的局部信息改进算法

"基于局部信息的密度敏感谱聚类是一篇由戴虔和张力生两位学者合作完成的论文，他们分别来自重庆邮电大学计算机科学与技术学院和软件工程学院。论文的核心议题围绕谱聚类算法中的关键挑战——如何有效地衡量数据点之间的邻近关系，特别是当依赖于局部信息时。 传统的谱聚类算法往往依赖于全局的相似性度量，如欧式距离，但这种方法可能忽视了数据点在局部区域内的密度差异。为了克服这一问题，作者分析了密度敏感谱聚类算法的现有相似性度量方法，并提出了一个改进的算法。这个新算法引入了一个局部信息参数，使得距离度量不再是线性的，而是能够更好地反映数据点在不同密度区域的实际邻近性。 该论文特别解决了两个主要问题：一是解决由于数据点之间欧式距离线性变化导致的聚类效果不敏感的问题，二是处理密度敏感谱聚类中选择合适的伸缩因子的困难。通过引入局部信息，算法能够自适应地调整邻近性定义，从而提高聚类的准确性和稳定性。 论文的研究目标是提供一种更有效的聚类方法，适用于各种复杂的数据分布，特别是那些存在密度差异的数据集。作者通过实验验证了新算法的有效性和可行性，对比了它与传统方法的性能，结果显示在处理局部信息密集度变化时，基于局部信息的密度敏感谱聚类算法具有显著的优势。 关键词包括谱聚类、密度敏感谱聚类、局部信息和相似性度量，这表明论文的研究内容深入到了聚类算法的核心技术层面。整篇论文的中图分类号为TP301，强调了其在信息技术领域的学术价值。这篇论文对于理解和改进谱聚类算法，特别是在处理高维和非均匀数据集时，提供了重要的理论支持和技术参考。"