近邻传播算法中的几个关键问题研究
基本信息
批准号：60875031
项目类别：面上项目
资助金额：28.00
负责人：于剑
学科分类：
依托单位：北京交通大学
批准年份：2008
结题年份：2011
起止时间：2009-01-01 - 2011-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：黄厚宽,朱岩,肖宇,秦建,王国栋,杨丽丽,刘东菊
关键词：
近邻传播参数选择聚类收敛震荡
结项摘要
近年来，将数据进行聚类已经成为数据探索与分析的重要手段之一。最近, 在2007 年Science上发表了一个利用信息传播思想构造的聚类算法:近邻传播算法(Affinity Propagation)，并成功应用到许多实际问题之中，引起了许多人的关注。本项目研究近邻传播算法以及软约束近邻传播算法的收敛性质，特别是近邻传播算法的震荡条件，收敛条件，以及参数选择条件，力图建立其适用范围和数据特征的客观描述。本项目预期通过深入研究相似矩阵与近邻传播算法之间的联系，并根据研究成果设计新的聚类算法,争取在中医药信息处理和生物信息处理方面得到成功应用.
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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