联合Laplacian正则项和特征自适应的数据聚类算法

• 作者: 李卓蓉 王万良 郑建炜 陈婉君
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: Laplacian矩阵 特征选择 谱聚类 相似度矩阵 低秩约束
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 3846-3861
• 页数: 16页
• 分类号: TP391
• 字数: 12791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005606

摘要

在信息爆炸时代,大数据处理已成为当前国内外热点研究方向之一.谱分析型算法因其特有的性能而获得了广泛的应用,然而受维数灾难影响,主流的谱分析法对高维数据的处理仍是一个极具挑战的问题.提出一种兼顾维数特征优选和图Laplacian约束的聚类模型,即联合拉普拉斯正则项和自适应特征学习(joint Laplacian regularization and adaptive feature learning,简称LRAFL)的数据聚类算法.基于自适应近邻进行图拉普拉斯学习,并将低维嵌入、特征选择和子空间聚类纳入同一框架,替换传统谱聚类算法先图Laplacian构建、后谱分析求解的两级操作.通过添加非负加和约束以及低秩约束,LRAFL能获得稀疏的特征权值向量并具有块对角结构的Laplacian矩阵.此外,提出一种有效的求解方法用于模型参数优化,并对算法的收敛性、复杂度以及平衡参数设定进行了理论分析.在合成数据和多个公开数据集上的实验结果表明,LRAFL在效果效率及实现便捷性等指标上均优于现有的其他数据聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王万良	浙江工业大学计算机科学与技术学院	303	3770	29.0	48.0
2	郑建炜	浙江工业大学计算机科学与技术学院	42	161	7.0	10.0
3	陈婉君	浙江工业大学计算机科学与技术学院	18	50	3.0	6.0
4	李卓蓉	浙江工业大学计算机科学与技术学院	3	37	1.0	3.0