谱聚类中特征向量的Bagging选取方法

• 作者: 李海军 王兴良 王立宏
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征向量选择 谱聚类 Bagging方法 约束计分 拉普拉斯矩阵
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 35-41
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2012.289

摘要

谱聚类算法中用亲和矩阵特征值最大的k个特征向量并不总是能有效地发现数据集的结构.为了选取较好特征向量,提出了一种特征向量的Bagging选取算法.以成对约束计分方法为评价标准,对特征向量进行评价并选出较好的特征向量,将多次选择的特征向量进行Bagging集成(Bootstrap aggregating),得出k个特征向量的组合.该算法能够较好地选取出特征向量,根据UCI实验数据集的测试,证实该算法对测试数据集可以得出较好的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立宏	烟台大学计算机学院	51	270	8.0	14.0
2	李海军	烟台大学计算机学院	9	56	4.0	7.0
3	王兴良	烟台大学计算机学院	2	8	2.0	2.0