Delaunay图空间中通过下降至最近邻的聚类
机器学习
2015-02-17 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
在我们之前的工作中，我们提出了一种受物理启发的规则，将数据点组织成内树（IT）结构，其中允许出现一些不期望的边。通过移除那些不期望或冗余的边，该IT结构被划分为若干个分离的部分，每个部分代表一个簇。在本工作中，我们试图从源头防止不期望边的产生。在使用该物理启发规则之前，数据点首先被组织成一个邻近图，该图限制每个点仅在其邻居中选择最优有向邻居。因此，分离的内树或簇自动浮现，而无需移除冗余边。
引用
@article{arxiv.1502.04502,
title = {Clustering by Descending to the Nearest Neighbor in the Delaunay Graph Space},
author = {Teng Qiu and Yongjie Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04502},
year = {2015}
}
备注
7 pages