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基于p-Laplacian的多类均衡聚类算法
【摘要】 传统谱聚类算法在面对多维度、非线性复杂数据时聚类效果表现不佳，p-Laplacian算子的引入一定程度上缓解了此类问题，然而基于p-Laplacian的谱聚类方法只依据第二特征向量，主要是以二分类的递归方式不断更新聚类结果，导致在面对多类聚类问题时聚类效果不稳定的情况。因此，文章基于上述研究提出一种基于p-Laplacian的自适应聚类的多类聚类方法，该方法优化了权重矩阵求解方法，创新性选择多个特征向量分别进行聚类，最后根据投票原则进行最终聚类得到更为均衡稳定的聚类结果。
【关键词】 无监督学习；
谱聚类；
p-Laplacian；
多类聚类；
- 【文献出处】 信息技术与信息化 ,Information Technology and Informatization , 编辑部邮箱 ,2026年01期
- 【分类号】TP311.13
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