多维空间可调整的近邻传播聚类算法

来源：计算机科学与探索杂志2019年第1期北京时间：

作者：钱雪忠，王卫涛

单位：江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122

摘要：针对近邻传播算法不适合处理多重尺度和任意形状数据的问题，提出了一种基于多维空间可变换的MSAAP（multidimensional similarity adaptive affinity propagation）算法。首先，通过熵值法计算数据样本点的属性权重；然后，根据属性权重构造出一种新型计算相似性矩阵的方法；最后，根据属性权重的优先级将样本点的空间划分成若干个空间块，并计算空间块的吸引度和归属度之和，进而调整样本点的空间分布。通过13个不同形状的UCI数据集和3个人脸数据库进行对比实验，从准确率、算法时间、聚类个数3个维度去分析，最终实验结果证明所提出的MSAAP算法聚类效果更优。

关键词：近邻传播,多维空间,属性权重,空间分布