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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
1
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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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
1
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
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参考文献
引证文献
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