基于最优投影的半监督谱聚类算法

• 作者: 宋晓倩 王英博 马菁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 半监督 最优投影 簇类 Nystr(o)m抽样 谱聚类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.019

摘要

针对谱聚类算法在解决高维、大数据量的聚类问题时出现的效率不高和准确率明显下降的问题进行了研究,并在此研究基础上结合最优投影理论和Nystr(o)m抽样提出了基于最优投影的半监督谱聚类算法(semi-supervised spectral clustering based on the optimal projection,SSOP).该算法从高内聚低耦合的聚类目标出发,根据少量的监督信息计算类内以及类间离散度求得最优投影方向,从而区分各属性的重要程度,在此基础上使用了Nystr(o)m抽样来降低特征分解时间复杂度以达到在提高聚类算法准确率的基础上提高算法的效率.实验结果表明,该方法能够有效地提高聚类的准确率和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王英博	辽宁工程技术大学创新实践学院	38	255	10.0	14.0
2	马菁	辽宁工程技术大学软件学院	2	19	2.0	2.0
3	宋晓倩		1	5	1.0	1.0