【摘要】：在標準譜聚類分析算法中,基于歐氏空間的度量不能完全反映數(shù)據(jù)集合復雜的空間分布特性,導致聚類結果不夠準確。而使用流形空間能夠更準確的描述數(shù)據(jù)之間的幾何結構關系。在基于規(guī)范化拉普拉斯矩陣的譜聚類算法基礎上,研究Grassmann流形的光滑曲面的空間表達方式,應用適合度量數(shù)據(jù)點之間距離的特性,提出基于Grassmann距離度量的改進的譜聚類分析算法,在流形空間上分析待聚類數(shù)據(jù)點之間的相似性。實驗結果表明,該算法不僅能夠對分布在相同或不同子空間上的數(shù)據(jù)進行有效聚類,而且能夠對具有復雜幾何結構的數(shù)據(jù)集合進行分析,在流形空間上進行有效聚類。
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;沈陽大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61503274,61603415) 遼寧省博士啟動基金(201501090)資助項目
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2536434