基于p-Laplacian的多类均衡聚类算法
张凯
陶青川
四川大学电子信息学院 四川成都 610065
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
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 161-163,167 )