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摘要
聚类是数据挖掘中的一项重要技术，能够无需先验知识完成数据分类。但随着计算
机技术的不断进步和发展，数据量剧增，数据结构也日益复杂，利用数据的近邻信息，
能够挖掘数据的局部关系和数据结构，有效提高聚类算法的性能。本文以近邻关系为主
要出发点，针对聚类算法中经典的谱聚类、密度峰值聚类和Kmeans聚类算法提出改进
方法，提升算法性能。具体研究成果如下：
（1）谱聚类算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性，且通过特征
分解得到松弛划分矩阵和离散化过程的两步独立策略难以得到一个共同
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