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摘要:
首先将聚类集成问题归结为直观的最佳子空间的求解问题;随后根据线性代数理论将该问题描述为带约束条件的优化问题,通过放松离散约束条件进一步约简为矩阵低秩近似问题;最后通过求解超图的加权邻接矩阵的奇异值分解问题获得最佳子空间的一组标准正交基。据此,设计了一个基于矩阵低秩近似的算法,该算法根据每个对象在低维空间下的坐标使用K均值算法进行聚类,从而得到最终的结果。在多组基准数据集上的实验结果表明:较之于传统的聚类集成算法,本文的算法获得了更好的聚类结果,且效率较高。
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文献信息
篇名 一种基于矩阵低秩近似的聚类集成算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 无监督学习 聚类分析 聚类集成 矩阵低秩近似
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 1219-1224
页数 6页 分类号 TP391
字数 5231字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.06.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周天 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室 49 453 12.0 18.0
2 徐森 盐城工学院信息工程学院 33 233 7.0 14.0
3 于化龙 江苏科技大学计算机科学与工程学院 44 135 8.0 10.0
4 李先锋 盐城工学院信息工程学院 20 202 8.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
无监督学习
聚类分析
聚类集成
矩阵低秩近似
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