Spectral clustering based on similarity and dissimilarity criterion

The clustering assumption is to maximize the within-cluster similarity and simultaneously to minimize the between-cluster similarity for a given unlabeled dataset. This paper deals with a new spectral clustering algorithm based on a similarity and dissimilarity criterion by incorporating a dissimila...

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Veröffentlicht in:Pattern analysis and applications : PAA 2017-05, Vol.20 (2), p.495-506
Hauptverfasser: Wang, Bangjun, Zhang, Li, Wu, Caili, Li, Fan-zhang, Zhang, Zhao
Format: Artikel
Sprache:eng
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