資料介紹
數(shù)據(jù)的復(fù)雜和多樣性使得對(duì)大數(shù)據(jù)處理和分析能力有更髙的要求。流形聚類在數(shù)據(jù)挖掘中取得顯著的成功,但參數(shù)調(diào)整是聚類算法硏究中的難點(diǎn)之一,直接影響聚類性能。傳統(tǒng)的聚類算法參數(shù)調(diào)節(jié)一般依賴于經(jīng)驗(yàn),或者因參數(shù)調(diào)節(jié)的盲目性和隨機(jī)性,而使得算法失效或復(fù)雜度較高。提出了一種基于比例-積分-微分(PID)控制約束的主動(dòng)控制機(jī)制,約朿譜多流形聚類參數(shù)調(diào)整的新方法。通過(guò)構(gòu)造相似度矩陣,使用多個(gè)主成分分析器來(lái)估計(jì)局部切線空間。模型逼近過(guò)程由參數(shù)傳遞和PID調(diào)節(jié)控制。在調(diào)整過(guò)程中,采用三維ZN方法調(diào)整模型參數(shù),擴(kuò)展搜索空間,根據(jù)反饋結(jié)果控制譜多流形聚類過(guò)程,提高了算法的準(zhǔn)確性和復(fù)雜性。通過(guò)在合成和實(shí)際中的不同類型的數(shù)據(jù)特征集進(jìn)行檢驗(yàn),可以獲得更好的聚類性能。
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