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基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法
1.研究背景
在机器学习和数据挖掘领域中，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它可以自动地将数据分成若干类别。谱聚类是一种热门的聚类方法，主要基于数据的相似性来进行聚类分析。但是，在实际应用中，谱聚类算法往往受到噪声和异常值的影响，从而导致聚类效果不佳。
2.研究目的
基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法旨在解决谱聚类算法受到噪声和异常值影响的问题，提高聚类结果的准确性和鲁棒性。
3.研究方法
（1）路径相似度测量方法
路径相似度是一种基于图论的相似度度量方法，它可以有效地度量图上两个节点之间的相似度。具体实现中，可以通过在图上求解互通性矩阵和路径矩阵等方式来计算路径相似度。
（2）鲁棒性谱聚类算法
基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法主要包括以下几个步骤：首先，利用路径相似度测量方法计算数据样本的相似度矩阵；其次，引入鲁棒性半径和邻域参数来剔除噪声点和异常值；最后，通过谱聚类算法对处理后的数据进行聚类操作。
4.研究成果
实验结果表明，基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法可以有效地降低谱聚类算法受噪声和异常点影响的情况，提高了聚类结果的准确性和鲁棒性。
5.研究结论
基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法可以有效地提高谱聚类算法的鲁棒性和精度，具有一定的实用价值。未来的研究方向可以是进一步优化算法的性能和扩展算法的应用场景。