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两阶段判别嵌入式聚类
被引量：
2
1
作者
支晓斌
李亚兰
《西安邮电大学学报》
2018年第3期45-51,共7页
针对判别嵌入式聚类算法对高维数据聚类速度慢的问题,给出一种两阶段判别嵌入式聚类算法。对正则化类间散度矩阵做奇异值分解,得到数据的变换矩阵,对数据进行初次降维,并用判别嵌入式聚类算法中的经典降维方法对低维数据再次降维。通过...
针对判别嵌入式聚类算法对高维数据聚类速度慢的问题,给出一种两阶段判别嵌入式聚类算法。对正则化类间散度矩阵做奇异值分解,得到数据的变换矩阵,对数据进行初次降维,并用判别嵌入式聚类算法中的经典降维方法对低维数据再次降维。通过两次降维来减少判别嵌入式聚类算法的时间复杂度,提高聚类效率。
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关键词
数据降维
判别
嵌入式
聚
类
(
dec
)
正则化
奇异值分解(SVD)
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职称材料
题名
两阶段判别嵌入式聚类
被引量：
2
1
作者
支晓斌
李亚兰
机构
西安邮电大学理学院
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《西安邮电大学学报》
2018年第3期45-51,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671377)
陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8307)
文摘
针对判别嵌入式聚类算法对高维数据聚类速度慢的问题,给出一种两阶段判别嵌入式聚类算法。对正则化类间散度矩阵做奇异值分解,得到数据的变换矩阵,对数据进行初次降维,并用判别嵌入式聚类算法中的经典降维方法对低维数据再次降维。通过两次降维来减少判别嵌入式聚类算法的时间复杂度,提高聚类效率。
关键词
数据降维
判别
嵌入式
聚
类
(
dec
)
正则化
奇异值分解(SVD)
Keywords
dimension reduction
discriminative embedded clustering（
dec
）
regularizaton
singular value
dec
ompositon（SVD）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
两阶段判别嵌入式聚类
支晓斌
李亚兰
《西安邮电大学学报》
2018
2
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