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MeanCut: 基于路径相似性和度递减准则的贪婪优化图聚类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于路径相似性的MeanCut算法，通过优化度数降序实现非破坏性图划分，增强簇内关联性，对任意形状的簇进行识别并对噪声具有鲁棒性。同时，通过将最优路径搜索转换为生成最大生成树（MST）降低相似性计算复杂性，提高算法时间效率。
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关键要点
- 提出了一种基于路径相似性的MeanCut算法。
- 通过优化度数降序实现非破坏性图划分。
- 增强簇内关联性，允许对任意形状的簇进行识别。
- 对噪声具有鲁棒性。
- 将最优路径搜索转换为生成最大生成树（MST），降低相似性计算复杂性。
- 提高算法的时间效率。
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