本文選題：大規(guī)模多視角數(shù)據(jù)　切入點：多視角聚類　出處：《鄭州大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：在過去的幾十年,收集了越來越多的多源數(shù)據(jù)或者多視角數(shù)據(jù),每個視角具有不同的數(shù)據(jù)特征來表示數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的聚類算法在處理聚類分析問題時已經(jīng)顯示出它的不足,多視角聚類方法便應運而生�，F(xiàn)有的多視角聚類算法分為三類,即:協(xié)同聚類算法、基于多核的聚類算法以及基于子空間的多視角聚類算法。但是,隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長,越來越多的大規(guī)模多視角數(shù)據(jù)涌現(xiàn),亟待人們?nèi)ネ诰蛱幚怼，F(xiàn)有的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的方法主要有四類,即:基于抽樣的方法、基于聚類特征選擇的方法、基于約束信息的半監(jiān)督聚類算法和基于分布式平臺的聚類算法。這些方法都是針對大規(guī)模單視角數(shù)據(jù)的聚類算法,不能直接用來解決大規(guī)模多視角聚類的問題。本文針對多視角聚類問題面臨的這種狀況進行了相關(guān)的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新如下:1、對面向大規(guī)模數(shù)據(jù)的單視角聚類和現(xiàn)有的多視角聚類算法進行了歸納總結(jié),指出了其原理和適用范圍。并特別指出現(xiàn)有的多視角聚類算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)方面存在的不足。2、針對現(xiàn)有多視角聚類在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)方面存在的不足,提出了一種面向大規(guī)模數(shù)據(jù)的多視角K-means聚類算法(Multi-view K-means Clustering Algorithm on Large Data,LKMC)。該算法使用l_(1,2)結(jié)構(gòu)化稀疏誘導范數(shù)對目標函數(shù)優(yōu)化,在對數(shù)據(jù)均勻分塊的基礎(chǔ)上,對每個數(shù)據(jù)塊進行多視角聚類,并計算其中心,然后對中心再進行多視角聚類從而得到最終結(jié)果。該算法具有對初始點的選擇不敏感的特點且能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。實驗驗證了其有效性。
[Abstract]:In the past few decades, more and more data collected multi-source and multi view data, each data perspective has different features to represent the data. The traditional clustering algorithm in clustering analysis problem processing has shown its shortcomings, multi view clustering method comes into being. The existing multi view clustering algorithm is divided into three class, namely: collaborative clustering algorithm, clustering algorithm based on multi core and multi view clustering algorithm based on subspace. However, with the explosive growth of data, large-scale multi view data more and more urgent for people to emerge, mining method to deal with large-scale data processing. There are four main categories, namely: sampling the method based on Clustering method based on feature selection, clustering algorithm based on semi supervised clustering algorithm based on constraint information and distributed platform. These methods are based on the number of large-scale single view According to the clustering algorithm, which can not be used to solve large-scale multi view clustering problem. Researches the situation according to the multi view clustering problem. The main work and innovation are as follows: 1, opposite to multi view clustering algorithm in single view clustering large-scale data and existing were summarized, pointed out. The principle and application scope. And especially pointed out that the shortcomings of.2 multi view clustering algorithm existing in large-scale data processing, aiming at the problems in large-scale data processing of existing multi view clustering, is proposed for large-scale data multi view clustering algorithm K-means (Multi-view K-means Clustering Algorithm on Large Data, LKMC). The algorithm uses l_ (1,2) structured sparse induced norm to optimize the objective function, based on the uniform data blocks, for each block of data. Multi angle clustering is performed and the center is calculated. Then the center is clustered with multi view to get the final result. The algorithm has the characteristics of insensitivity to the initial point selection and can handle large scale data set. The validity of the algorithm is verified by experiments.

【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1623085