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传统的基于地标点的大规模加速谱聚类算法易受分布不均匀地标点和离群地标点影响.K-means等采样方法在面对大规模数据时,时间空间消耗较大.针对以上问题,文中提出了一种改进地标点采样的加速谱聚类算法.该算法通过地标点间成对相似度矩阵的标准差来衡量地标点的分布均匀程度,选取随机的多组地标点集中分布最均匀的一组,去除局部密度...  相似文献   
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