一种基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法

摘要

针对标准AP聚类算法在处理大规模数据时复杂度增加、效率降低等问题,提出基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法DPCA_AP.利用基于密度峰值聚类算法的决策图对相似矩阵进行稀疏化,利用稀疏矩阵组建因子图,将吸引度和归属度的消息值在稀疏因子图的边上进行更新迭代,得到聚类结果.该算法在保证聚类效果的同时,通过降低算法的复杂度使得聚类效率提高.在随机生成的数据集和Iris、Wine、Yeast、Balance Scale和Heart等公共数据集上的测试验证了其有效性.