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抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法
1
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
抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法
1
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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作者
出处
发文年
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1
抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法
聂茹
《电信科学》
2018
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