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基于MCL与Chameleon的混合聚类算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.27 MB | 2017-10-31

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　　马尔科夫聚类算法（ Markov Cluster Algorithm，MCL）是一种快速且可扩展的无监督图聚类算法，Chameleon是一种新的层次聚类算法。但MCL由于过拟合会产生很多小聚类，Chameleon由于时间复杂度为O（N2）不利于处理大规模数据集。针对这两个问题，提出了一种基于MCL与Chameleon相结合的混合聚类算法。该算法第一阶段采用MCL算法对原始数据进行初步聚类，第二阶段利用GPU加速的Chameleon算法将第一阶段产生的小聚类进行归并，从而得到质量更高的聚类。实验表明，与传统的MCL算法和MCL与KNN的混合聚类算法，提出的方法聚类质量更好、计算速度更快。

基于MCL与Chameleon的混合聚类算法

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