张辉荣, 唐雁, 何荧, 等.面向分类数据的重叠子空间聚类算法SCCAT[J].西南大学学报(自然科学版), 2016, 38(3):171-176.
刘光华, 杨沛霖, 赵鹏.基于模糊聚类分析-BP神经网络法的平缓硬质岩斜坡卸荷带宽度评价模型[J].西南大学学报(自然科学版), 2016, 38(8):167-173.
YUE S, WANG J, WANG J, et al.A New Validity Index for Evaluating the Clustering Results by Partitional Clustering Algorithms[J].Soft Computing, 2016, 20(3):1-12.
周世兵, 徐振源, 唐旭清.基于近邻传播算法的最佳聚类数确定方法比较研究[J].计算机科学, 2011, 38(2):225-228. doi: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.02.053
朴尚哲, 超木日力格, 于剑.模糊C均值算法的聚类有效性评价[J].模式识别与人工智能, 2015, 28(5):452-461.
HARTIGAN J A, WONG M A.Algorithm AS 136:A K-Means Clustering Algorithm[J].Journal of the Royal Statistical Society, 1979, 28(1):100-108.
LUCASIUS C B, DANE A D, KATEMAN G.On K-medoid Clustering of Large Data Sets with the Aid of a Genetic Algorithm:Background, Feasiblity and Comparison[J].Analytica Chimica Acta, 1993, 282(3):647-669. doi: 10.1016/0003-2670(93)80130-D
FREY B J, DUECK D. Clustering by Passing Messages Between Data Points[J].Science, 2007, 315(5814):972-976. doi: 10.1126/science.1136800
刘自豪, 张斌, 祝宁, 等.基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法[J].计算机研究与发展, 2018, 55(6):1236-1246.
王卫涛, 钱雪忠, 曹文彬.自适应参数调整的近邻传播聚类算法[J].小型微型计算机系统, 2018, 39(6):1305-1311. doi: 10.3969/j.issn.1000-1220.2018.06.034
倪志伟, 荆婷婷, 倪丽萍.一种近邻传播的层次优化算法[J].计算机科学, 2015, 42(3):195-200.
LI P, JI H F, WANG B L, et al.Adjustable Preference Affinity Propagation Clustering[J].Pattern Recognition Letters, 2017, 85:72-78. doi: 10.1016/j.patrec.2016.11.017
郭秀娟, 曹东, 陈莹.改进的AP聚类算法研究[J].吉林建筑大学学报, 2015, 32(1):72-75. doi: 10.3969/j.issn.1009-0185.2015.01.020
梁修荣, 杨正益.基于聚类和SVM的数据分类方法与实验研究[J].西南师范大学学报(自然科学版), 2018, 43(3):91-96.
赵延龙, 滑楠.基于初始偏向度的AP算法聚类性能优化研究[J].计算机应用研究, 2018, 35(2):372-374, 399. doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.02.012
周世兵, 徐振源, 唐旭清.一种基于近邻传播算法的最佳聚类数确定方法[J].控制与决策, 2011, 26(8):1147-1152, 1157.
甘月松, 陈秀宏, 陈晓晖.一种AP算法的改进:M-AP聚类算法[J].计算机科学, 2015, 42(1):232-235, 267.
DAVIES D L, BOULDIN D W.A Cluster Separation Measure[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1979, 1(2):224-227.
CALINSKI T, HARABASZ J.A Dendrite Method for Cluster Analysis[J].Communications in Statistics-Simulation and Computation, 1974, 3(1):1-27. doi: 10.1080/03610917408548446
谢娟英, 周颖.一种新聚类评价指标[J].陕西师范大学学报(自然科学版), 2015, 43(6):1-8.
DUNNÂ J C.Well-Separated Clusters and Optimal Fuzzy Partitions[J].Journal of Cybernetics, 1974, 4(1):95-104. doi: 10.1080/01969727408546059
LIN T.Data Mining and Machine Oriented Modeling:a Granular Computing Approach[J].Applied Intelligence, 2000, 13(2):113-124. doi: 10.1023/A:1008384328214
冯柳伟, 常冬霞, 邓勇, 等.最近最远得分的聚类性能评价指标[J].智能系统学报, 2017, 12(1):67-74.
王开军, 张军英, 李丹, 等.自适应仿射传播聚类[J].自动化学报, 2007, 33(12):1242-1246.
XIE X L, BENI G.A Validity Measure for Fuzzy Clustering[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991, 13(8):841-847. doi: 10.1109/34.85677
BOLÓN-CANEDO V, SÁNCHEZ-MAROÑO N, ALONSO-BETANZOS A.Feature Selection and Classification in Multiple Class Datasets:an Application to KDD Cup 99 Dataset[J].Expert Systems With Applications, 2011, 38(5):5947-5957. doi: 10.1016/j.eswa.2010.11.028
文华, 王斐玉.利用SSO加速最佳路径森林聚类的网络入侵检测[J].西南师范大学学报(自然科学版), 2017, 42(5):34-40.
吴建胜, 张文鹏, 马垣.KDD CUP99数据集的数据分析研究[J].计算机应用与软件, 2014, 31(11):321-325. doi: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.11.081