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Scaling up Kernel Grower Clustering Method for Large Data Sets via Core-sets
被引量：
2
1
作者
CHANG Liang
DENG Xiao-Ming
+1 位作者
ZHENG Sui-Wu
WANG Yong-Qing
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期376-382,共7页
核栽培者是聚类最近 Camastra 和 Verri 建议的方法的一个新奇的核。它证明为各种各样的数据的好性能关于流行聚类的算法有利地设定并且比较。然而，方法的主要缺点是在处理大数据集合的弱可伸缩能力，它极大地限制它的应用程序。在这...
核栽培者是聚类最近 Camastra 和 Verri 建议的方法的一个新奇的核。它证明为各种各样的数据的好性能关于流行聚类的算法有利地设定并且比较。然而，方法的主要缺点是在处理大数据集合的弱可伸缩能力，它极大地限制它的应用程序。在这份报纸，我们用核心集合建议一个可伸缩起来的核栽培者方法，它是比为聚类的大数据的原来的方法显著地快的。同时，它能处理很大的数据集合。象合成数据集合一样的基准数据集合的数字实验显示出建议方法的效率。方法也被用于真实图象分割说明它的性能。
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关键词
大型数据集
图象分割
模式识别
磁心
配置
核聚类
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职称材料
题名
Scaling up Kernel Grower Clustering Method for Large Data Sets via Core-sets
被引量：
2
1
作者
CHANG Liang
DENG Xiao-Ming
ZHENG Sui-Wu
WANG Yong-Qing
机构
The Key Laboratory of Complex System and Intelligence Science
Virtual Reality Laboratory
National Laboratory of Pattern Recognition
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期376-382,共7页
基金
Supported by National Natural Science Foundation of China(60675039)
National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)(2006AA04Z217)
Hundred Talents Program of Chinese Academy of Sciences
文摘
核栽培者是聚类最近 Camastra 和 Verri 建议的方法的一个新奇的核。它证明为各种各样的数据的好性能关于流行聚类的算法有利地设定并且比较。然而，方法的主要缺点是在处理大数据集合的弱可伸缩能力，它极大地限制它的应用程序。在这份报纸，我们用核心集合建议一个可伸缩起来的核栽培者方法，它是比为聚类的大数据的原来的方法显著地快的。同时，它能处理很大的数据集合。象合成数据集合一样的基准数据集合的数字实验显示出建议方法的效率。方法也被用于真实图象分割说明它的性能。
关键词
大型数据集
图象分割
模式识别
磁心
配置
核聚类
Keywords
Kernel clustering
core-set
large data sets
image segmentation
pattern recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Scaling up Kernel Grower Clustering Method for Large Data Sets via Core-sets
CHANG Liang
DENG Xiao-Ming
ZHENG Sui-Wu
WANG Yong-Qing
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
2
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