基于L1范数的k平面聚类算法设计

• 作者: 业巧林 寇振宇 张福全 杨红鑫 杨绪兵 许等平
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: L1范数 凸问题 平面聚类 线性规划
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 681-686
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16356/j.1005-2615.2019.05.014

摘要

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,kPC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法.由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成.本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是kPC的求解特征值问题.在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许等平		25	125	5.0	10.0
2	业巧林	南京林业大学信息科学技术学院	31	77	5.0	8.0
3	杨绪兵	南京林业大学信息科学技术学院	21	56	4.0	7.0
4	张福全	南京林业大学信息科学技术学院	21	15	2.0	3.0
5	杨红鑫	南京林业大学信息科学技术学院	3	5	1.0	2.0
6	寇振宇	南京林业大学信息科学技术学院	2	5	1.0	2.0