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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) Journal of Information Processing Systems Vol.20 No.2
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 185 - 199 (15page)
- DOI
- 10.3745/JIPS.04.0307
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In this paper, an improved automated spectral clustering (IASC) algorithm is proposed to address the limitationsof the traditional spectral clustering (TSC) algorithm, particularly its inability to automatically determine thenumber of clusters. Firstly, a cluster number evaluation factor based on the optimal clustering principle isproposed. By iterating through different k values, the value corresponding to the largest evaluation factor wasselected as the first-rank number of clusters. Secondly, the IASC algorithm adopts a density-sensitive distanceto measure the similarity between the sample points. This rendered a high similarity to the data distributed inthe same high-density area. Thirdly, to improve clustering accuracy, the IASC algorithm uses the cosine angleclassification method instead of K-means to classify the eigenvectors. Six algorithms—K-means, fuzzy Cmeans,TSC, EIGENGAP, DBSCAN, and density peak—were compared with the proposed algorithm on sixdatasets. The results show that the IASC algorithm not only automatically determines the number of clustersbut also obtains better clustering accuracy on both synthetic and UCI datasets.
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