基于加权集成Nystr?m采样的谱聚类算法

• 作者: 刘畅 邱云飞
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 Nystr?m采样 统计杠杆分数加权 集成Nystr?m
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 420-428
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 6615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905004

摘要

针对Nystr?m方法在谱聚类应用中存在聚类效果不稳定、样本代表性较弱的问题,提出基于加权集成Nystr?m采样的谱聚类算法.首先利用统计杠杆分数区别数据间的重要程度,对数据进行加权.然后基于权重采用加权K-means中心点采样,得到多组采样点.再引入集成框架,利用集群并行运行Nystr?m方法构建近似核矩阵.最后利用岭回归方法组合各个近似核矩阵,产生比标准Nystr?m方法更准确的低秩近似.在UCI数据集上的测试实验表明,文中算法取得较理想的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱云飞	辽宁工程技术大学软件学院	70	620	13.0	22.0
2	刘畅	辽宁工程技术大学软件学院	15	10	2.0	2.0