基于图谱理论几何空间结构变换的大数据核聚类算法

• 作者: 吴伟 方元康 邹汪平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 核函数 核聚类 几何空间变换 核矩阵 大规模数据 拉普拉斯矩阵 最近邻相似度
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2331-2334
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.08.021

摘要

现有核聚类算法需要学习完整的核矩阵，计算效率较低，仅适用于小规模数据，对此提出了基于图谱理论的核函数分类算法。首先，基于图谱理论建立无标记数据的相似度图；然后，计算其拉普拉斯矩阵，并选取拉普拉斯矩阵的部分特征向量来学习；最后，利用核 K-means 算法实现数据分类。对比实验结果证明，本算法在具有较好聚类性能的前提下，计算效率明显优于其他同类型算法，并适合中型及大型规模数据分类处理。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方元康	池州学院数学与计算机科学系	16	80	5.0	8.0
2	邹汪平	池州职业技术学院信息技术系	33	41	4.0	5.0
3	吴伟	中国科技大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0