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分块自适应加权改进大规模模糊聚类
被引量：
2
1
作者
田彦彦
孙静
《机械设计与制造》
北大核心
2021年第9期279-282,共4页
为解决传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法在处理大规模数据集时遇到的时间复杂和内存不足等瓶颈,提出基于大数据集抽样分块的多视角自适应模糊聚类算法,算法通过邻域正则约束提高传统FCM算法的抗噪性,通过低秩与熵加权约束提高...
为解决传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法在处理大规模数据集时遇到的时间复杂和内存不足等瓶颈,提出基于大数据集抽样分块的多视角自适应模糊聚类算法,算法通过邻域正则约束提高传统FCM算法的抗噪性,通过低秩与熵加权约束提高多视角一致性,以提高算法对多样化数据聚类的适应性,最后通过Canopy算法初始聚类中心提取、数据抽样分块和自适应加权优化算法对大规模数据聚类的适应性。实验结果表明,算法在继承传统多视角FCM算法良好聚类性能基础上,减少了计算复杂度,提高了聚类准确率,适于大规模数据集聚类。
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关键词
大规模数据聚类
邻域正则约束
多视角一致
数据
抽样分块
自适应加权
聚
类
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职称材料
一种基于抽样改进加权核K-means的大数据谱聚类算法
被引量：
7
2
作者
金海
张劲松
吴睿
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第11期78-82,共5页
经典谱聚类将数据聚类转化为加权图划分问题,在分析Normalized Cut目标函数与加权核K-means函数等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核K-means算法的大规模数据谱聚类算法。算法通过Leaders进行初始聚类预处理,以控制后续随机抽样的...
经典谱聚类将数据聚类转化为加权图划分问题,在分析Normalized Cut目标函数与加权核K-means函数等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核K-means算法的大规模数据谱聚类算法。算法通过Leaders进行初始聚类预处理,以控制后续随机抽样的数据规模及对原始数据类别的覆盖,通过抽样子集内加权核K-means迭代优化,避免Laplacian矩阵特征分解的大量资源占用,从而以部分核矩阵的使用避免全部核矩的时间、空间复杂度。试验结果表明,改进算法在保持与经典算法相近聚类精度基础上,大幅提高了聚类效率。
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关键词
大规模
数据
集谱
聚
类
加权核K-means算法
数据
抽样
核矩阵
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职称材料
抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法
3
作者
聂茹
《电信科学》
2018年第11期41-47,共7页
在分析经典谱聚目标函数与加权核k-means目标函数等价基础上,设计了一种基于抽样子空间约束的改进大规模数据谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免矩阵特征分解的大量资源被占用,通过数据抽样及聚类中心的子空间约束,避免全部...
在分析经典谱聚目标函数与加权核k-means目标函数等价基础上,设计了一种基于抽样子空间约束的改进大规模数据谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免矩阵特征分解的大量资源被占用,通过数据抽样及聚类中心的子空间约束,避免全部核矩阵都被使用,从而降低经典算法的时间空间复杂度。理论分析和实验结果表明,改进算法保持与经典算法相近聚类精度,提高了聚类效率,验证了改进算法的有效性。
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关键词
大规模
数据
谱
聚
类
加权核k-means算法
数据
抽样
矩阵特征分解
核矩阵
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职称材料
题名
分块自适应加权改进大规模模糊聚类
被引量：
2
1
作者
田彦彦
孙静
机构
郑州工业应用技术学院机电工程学院
吉林大学软件学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2021年第9期279-282,共4页
基金
河南省科技攻关项目(152102210353)。
文摘
为解决传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法在处理大规模数据集时遇到的时间复杂和内存不足等瓶颈,提出基于大数据集抽样分块的多视角自适应模糊聚类算法,算法通过邻域正则约束提高传统FCM算法的抗噪性,通过低秩与熵加权约束提高多视角一致性,以提高算法对多样化数据聚类的适应性,最后通过Canopy算法初始聚类中心提取、数据抽样分块和自适应加权优化算法对大规模数据聚类的适应性。实验结果表明,算法在继承传统多视角FCM算法良好聚类性能基础上,减少了计算复杂度,提高了聚类准确率,适于大规模数据集聚类。
关键词
大规模数据聚类
邻域正则约束
多视角一致
数据
抽样分块
自适应加权
聚
类
Keywords
Large-Scale Data Sets Clustering
Neighborhood Regular Constraint
Multi-View Consistency
Data Sampling Block
Adaptive Weighted Clustering
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于抽样改进加权核K-means的大数据谱聚类算法
被引量：
7
2
作者
金海
张劲松
吴睿
机构
深圳职业技术学院
浙江工业大学
西安交通大学
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第11期78-82,共5页
基金
国家自然科学基金(61501337)
深圳职业技术学院校级基金课题(601522S25007)
文摘
经典谱聚类将数据聚类转化为加权图划分问题,在分析Normalized Cut目标函数与加权核K-means函数等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核K-means算法的大规模数据谱聚类算法。算法通过Leaders进行初始聚类预处理,以控制后续随机抽样的数据规模及对原始数据类别的覆盖,通过抽样子集内加权核K-means迭代优化,避免Laplacian矩阵特征分解的大量资源占用,从而以部分核矩阵的使用避免全部核矩的时间、空间复杂度。试验结果表明,改进算法在保持与经典算法相近聚类精度基础上,大幅提高了聚类效率。
关键词
大规模
数据
集谱
聚
类
加权核K-means算法
数据
抽样
核矩阵
Keywords
big data spectral clustering
weighted kernel K-means
data sampling
kernel matrix
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法
3
作者
聂茹
机构
华南理工大学广州学院电子信息工程学院
出处
《电信科学》
2018年第11期41-47,共7页
基金
广东省教育厅青年创新人才基金资助项目(No.2016KQNCX227)~~
文摘
在分析经典谱聚目标函数与加权核k-means目标函数等价基础上,设计了一种基于抽样子空间约束的改进大规模数据谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免矩阵特征分解的大量资源被占用,通过数据抽样及聚类中心的子空间约束,避免全部核矩阵都被使用,从而降低经典算法的时间空间复杂度。理论分析和实验结果表明,改进算法保持与经典算法相近聚类精度,提高了聚类效率,验证了改进算法的有效性。
关键词
大规模
数据
谱
聚
类
加权核k-means算法
数据
抽样
矩阵特征分解
核矩阵
Keywords
large scale data spectral clustering
weighted kernel k-means algorithm
data sampling
matrix feature decomposition
kernel matrix
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分块自适应加权改进大规模模糊聚类
田彦彦
孙静
《机械设计与制造》
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
2
一种基于抽样改进加权核K-means的大数据谱聚类算法
金海
张劲松
吴睿
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法
聂茹
《电信科学》
2018
0
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