一种基于加速迭代的大数据集谱聚类方法

• 作者: 张健沛 杨静 陈丽敏
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 谱聚类 大规模数据集 加速迭代法 Laplacian矩阵
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 172-176
• 分类号: TP311
• 字数: 5193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.05.040

摘要

传统谱聚类算法的诸多优点只适合小数据集.根据Laplacian矩阵的特点重新构造新的Gram矩阵,输入新构造矩阵的若干列,然后利用加速迭代法解决大数据集的谱聚类特征提取问题,使得在大数据集条件下,谱聚类算法只需要很小的空间复杂度就可达到非常快的计算速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
3	陈丽敏	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	17	52	4.0	6.0