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基于类别一致性学习的稀疏邻域约束的联合聚类
1
作者
蒋超
许堉坤
+1 位作者
张芮嘉
安佰龙
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期324-333,共10页
为了充分挖掘特征结构,提升聚类性能,提出一种基于类别一致性学习的稀疏邻域约束的联合聚类方法。将联合聚类问题转化为附加对偶正则化子的非负矩阵三因式分解,在非负矩阵分解的基础上,增加两个正则化子,使数据关联性与标签分配一致;提...
为了充分挖掘特征结构,提升聚类性能,提出一种基于类别一致性学习的稀疏邻域约束的联合聚类方法。将联合聚类问题转化为附加对偶正则化子的非负矩阵三因式分解,在非负矩阵分解的基础上,增加两个正则化子,使数据关联性与标签分配一致;提出一种目标优化的乘法交替方案,从理论上证明了算法的收敛性和正确性。利用三种评价方法在六个数据集上进行验证,并对其参数敏感性进行分析。实验结果表明,该算法具有较优的聚类性能。
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关键词
联合聚类
稀疏邻域约束
非负矩阵分解
一致性学习
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题名
基于类别一致性学习的稀疏邻域约束的联合聚类
1
作者
蒋超
许堉坤
张芮嘉
安佰龙
机构
国网上海市电力公司电力科学研究院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期324-333,共10页
基金
国网上海市电力公司项目(SGSHJY00GPJS1800310)。
文摘
为了充分挖掘特征结构,提升聚类性能,提出一种基于类别一致性学习的稀疏邻域约束的联合聚类方法。将联合聚类问题转化为附加对偶正则化子的非负矩阵三因式分解,在非负矩阵分解的基础上,增加两个正则化子,使数据关联性与标签分配一致;提出一种目标优化的乘法交替方案,从理论上证明了算法的收敛性和正确性。利用三种评价方法在六个数据集上进行验证,并对其参数敏感性进行分析。实验结果表明,该算法具有较优的聚类性能。
关键词
联合聚类
稀疏邻域约束
非负矩阵分解
一致性学习
Keywords
Joint clustering
Sparse neighborhood constraint
Nonnegative matrix decomposition
Consistent learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于类别一致性学习的稀疏邻域约束的联合聚类
蒋超
许堉坤
张芮嘉
安佰龙
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
0
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参考文献
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