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基于加权集成Nystr?m采样的谱聚类算法 被引量：4
1
作者 邱云飞 刘畅 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期420-428,共9页
针对Nystrom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Nystrom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... 针对Nystrom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Nystrom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Nystrom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Nystrom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. 展开更多
关键词 谱聚类 nystrom采样 统计杠杆分数加权 集成nystrom
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