基于Grassmann流形的多聚类特征选择

• 作者: 张二虎 朱虹 罗磊 范彩霞 蔺广逢
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 无监督聚类 特征选择 Grassmann流形 切空间 子空间 正则化
• 年，卷（期）: 2012,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 178-181
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.16.046

摘要

在无监督聚类特征选择过程中,局部欧氏度量可能置乱局部流形的拓扑结构,影响所选特征的聚类性能.为此,提出一种基于Grassmann流形的多聚类特征选择算法.利用局部主成分分析逼近数据点的切空间,获取局部数据的主要变化方向.根据切空间构造Grassmann流形,通过测地距保留局部数据的流形拓扑结构,以L1范数优化逼近流形拓扑,选择利于聚类的原本数据特征.实验结果验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张二虎	西安理工大学印刷包装工程学院	96	889	14.0	26.0
2	朱虹	西安理工大学自动化与信息工程学院	86	857	13.0	25.0
3	蔺广逢	西安理工大学印刷包装工程学院	10	106	4.0	10.0
4	范彩霞	西安理工大学印刷包装工程学院	23	136	5.0	11.0
5	罗磊	西安理工大学自动化与信息工程学院	15	67	2.0	8.0