一種基于混合特征選擇的圖聚類(lèi)算法

摘要： 圖聚類(lèi)是圖挖掘研究領(lǐng)域目前的研究熱點(diǎn)之一.現(xiàn)有基于非深度學(xué)習(xí)技術(shù)的多個(gè)中小規(guī)模圖的聚類(lèi)算法提取頻繁子圖并作為特征，主要存在所選特征無(wú)效或重要特征丟失的問(wèn)題，影響了聚類(lèi)的性能.因此，本文提出了一種基于混合特征選擇的圖聚類(lèi)算法.首先提出了一種基于主成分分析原理(Principal Component Analysis, PCA)的評(píng)估函數(shù)，從圖數(shù)據(jù)集中挖掘出區(qū)分特征子圖，作為候選特...