改进相似性度量的谱聚类算法

传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似度函数,由于算法对核参数非常敏感,且难于确定一个合适的尺度参数。为解决该问题,通过改进相似度函数,给出了谱聚类算法。在人工数据集和UCI数据集上的仿真实验表明,该算法提高了聚类的准确度,提升谱聚类算法的性能。