為進一步擴充譜聚類算法的研究空間,提出一種基于ε-鄰域和拉普拉斯矩陣秩約束的譜聚類算法。利用ε-鄰域?qū)τH和矩陣進行稀疏處理,再對拉普拉斯矩陣加上秩約束;以l_2,1范數(shù)為正則項參數(shù)來調(diào)整模型,使得模型學(xué)習(xí)到更合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);利用交替迭代優(yōu)化算法對模型求解。最后,在4個數(shù)據(jù)集上與其他幾種聚類算法進行對比,驗證結(jié)果表明了ε-RSC算法的有效性和可行性。 

【文章來源】：紡織高校基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)報. 2020,33(01)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖 6 雙月數(shù)據(jù)集的切分結(jié)果

人造數(shù)據(jù)集選取Cdata04數(shù)據(jù)集和雙月數(shù)據(jù)集。Cdata04數(shù)據(jù)集由4個環(huán)型簇組成,形狀如四葉草,如圖1所示。葉子交匯的地方,由于數(shù)據(jù)間聯(lián)系緊密,給聚類分析帶來一定難度。雙月型數(shù)據(jù)集是一類典型的非線性數(shù)據(jù)集,形狀如兩輪彎月,如圖2所示。由于雙月型數(shù)據(jù)的特殊分布,很多聚類算法容易將中間嵌入的地方混聚一類。圖 2 雙月型數(shù)據(jù)集

圖 1 Cdata04數(shù)據(jù)集圖3～4分別為Cdata04權(quán)重連接圖和雙月權(quán)重連接圖,均以初始親和矩陣為原始權(quán)重,將數(shù)據(jù)重新連接整理,將數(shù)據(jù)聚類問題轉(zhuǎn)變?yōu)樽V聚類圖形最優(yōu)切分問題。可以發(fā)現(xiàn),整個權(quán)重圖連線緊密,所有的點被劃為一塊。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]逐步混合截尾下競爭失效模型的統(tǒng)計分析與可靠性評估[D]. 吳敏.西北工業(yè)大學(xué) 2017
[2]屏蔽數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可靠性分析[D]. 蔡靜.西北工業(yè)大學(xué) 2017

碩士論文
[1]多元Gumbel型指數(shù)分布競爭失效產(chǎn)品加速壽命試驗的統(tǒng)計分析及優(yōu)化設(shè)計[D]. 梁麗芬.華東師范大學(xué) 2011



本文編號：3006099