基于网络社团划分方法的多维数据聚类研究
Multidimensional data clustering based on network community detection method
1. 上海理工大学 复杂系统科学研究中心, 上海 200093
2. 上海财经大学 会计学院, 上海 200433
摘要
为了解决传统聚类方法在多维数据集中聚类效果不佳的问题，提出将网络社团划分的方法应用到多维数据聚类分析中。对于一个多维数据集，首先对分析对象进行特征提取，构建出每个对象的特征向量，通过计算皮尔森相关系数来度量不同特征向量之间的相似性，从而构建出一个相似性网络，采用Blondel算法对该网络进行社团划分达到聚类的效果。实验结果表明，该方法可以在多维数据聚类中得到较好的聚类结果，准确率达到92.5%，优于K-means算法的75%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61773248,71771152)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0522
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 421-423
文章编号: 1001-3695(2020)02-021-0421-03
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
吴行斌, 郭强, 张林兵, 等. 基于网络社团划分方法的多维数据聚类研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 421-423. (Wu Xingbin, Guo Qiang, Zhang Linbing, et al. Multidimensional data clustering based on network community detection method [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 421-423. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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