本文關(guān)鍵詞：一種基于抽樣的譜聚類集成算法

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【摘要】：譜聚類是利用樣本數(shù)據(jù)集的相似性矩陣中特征向量的性質(zhì)對樣本數(shù)據(jù)集進行聚類.而隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加,譜聚類算法所耗時間會因為大規(guī)模的特征分解而明顯增大.采用抽樣方法可以有效降低算法所耗時間,但是簡單隨機抽樣子集之間關(guān)聯(lián)性太弱,通常無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)集的分布特征.基于此,設(shè)計了一種新的抽樣策略,利用該方法進行多次抽樣,生成多個既具有關(guān)聯(lián)性又具有差異性的數(shù)據(jù)子集.在每個數(shù)據(jù)子集上分別利用NJW算法(由Ng A Y、Jordom M I和Weiss Y提出)進行譜聚類,并根據(jù)最近鄰原則將聚類結(jié)果映射到全體數(shù)據(jù)集,生成若干基聚類,最后,將聚類結(jié)果集成,得到最終的聚類劃分.實驗證明,該方法與傳統(tǒng)NJW算法以及簡單抽樣集成算法相比,算法的效率及有效性有了一定的提高.
【作者單位】： 太原師范學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系;山西大學(xué)計算智能與中文信息處理教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 抽樣 譜聚類 聚類集成 相似性矩陣 有效性指標(biāo)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273294) 山西省回國留學(xué)人員科研項目(2013-101)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： coexisting relevance and otherness.Then each data subset is spectral clustered by NJW algorithm(the most classicalspectral clustering algorithm,proposed by Ng A Y,Jordom M I and Weiss Y)and every clustering results can bemapped to the whole sample data s

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本文編號：1008169