L1范数正则化SVM聚类算法

• 作者: 付捷 刘建伟 李双成 罗雄麟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 L1范数 正则化 特征选择 聚类 对偶问题
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 185-187
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.12.055

摘要

提出L1范数正则化支持向量机(SVM)聚类算法.该算法能够同时实现聚类和特征选择功能.给出LI范数正则化SVM聚类原问题和对偶问题形式,采用类似迭代坐标下降的方法求解困难的混合整数规划问题.在多组数据集上的实验结果表明,L1范数正则化SVM聚类算法聚类准确率与L2范数正则化SVM聚类算法相近,而且能够实现特征选择.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗雄麟	中国石油大学自动化研究所	143	1487	17.0	33.0
2	刘建伟	中国石油大学自动化研究所	47	653	9.0	25.0
3	付捷	中国石油大学自动化研究所	4	17	3.0	4.0
4	李双成	中国石油大学自动化研究所	4	9	2.0	3.0