奇异值分解与非线性函数策略的自适应近邻传播聚类

"基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法，王丽敏，姬强，韩旭明，黄娜，吉林财经大学，长春工业大学，上海财经大学" 这篇研究论文介绍了针对近邻传播聚类算法在处理高维数据时效果不佳的问题，提出了一种新的方法——基于奇异值分解的自适应近邻传播（SVD-SAP）聚类算法。近邻传播聚类算法是一种依赖于数据相似度的无监督学习方法，它通过传播相邻点的类别信息来进行聚类。然而，在高维数据集上，由于维度灾难问题，这种算法可能会遇到效率和准确性下降的挑战。 奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解技术，常用于数据降维。在SVD-SAP算法中，首先对原始高维数据应用奇异值分解，这一步能够有效地重构数据并降低其维度，从而减少冗余信息。降维后，数据的复杂性降低，更有利于后续的聚类过程。 接下来，论文提出了非线性函数策略来自适应地调整阻尼系数。阻尼系数在近邻传播算法中扮演着重要的角色，它控制了信息传播的速度和稳定性。通过动态调整这个参数，算法可以更好地适应数据的特性，从而提高聚类的性能和准确性。 仿真实验结果证明，SVD-SAP算法相对于传统的近邻传播聚类算法具有更高的聚类精度和更快的收敛速度。这表明，结合奇异值分解和自适应的阻尼系数调整策略，可以在处理高维数据时显著改善聚类效果。 关键词涉及到的领域包括近邻传播聚类算法、奇异值分解、非线性函数策略以及阻尼系数的调整。这些关键词反映了研究的核心内容和技术手段。论文的中图分类号和文献标志码表明这是一篇关于计算机科学，特别是数据挖掘和机器学习领域的学术研究。 这篇研究论文贡献了一种创新的聚类算法，为处理高维数据提供了新的解决方案，对于理解和优化聚类算法在大数据环境下的表现有着重要的理论和实践意义。