基于均值的谱聚类特征向量选择算法

王森洪; 戴青云; 曹江中; 朱婧

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基于均值的谱聚类特征向量选择算法

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在数据聚类当中,谱聚类是最流行的方法之一,其性能取决于所选取相关图的拉普拉斯(Laplacian)矩阵的特征向量.对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用Laplacian矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示.然而,对于某些分类问题,这K个特征向量不一定能够很好地体现原始数据的信息.本文提出一种基于均值的谱聚类特征向量选择算法.该算法首先得出图的Laplacian矩阵的前3K个最大特征值的均值,然后选取K个离均值最近的特征值所对应的特征向量.相比传统谱聚类算法,该算法在UCI数据集上获得了较好的聚类性能.

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来源
《计算机与现代化》 |2013年第5期|7-9|共3页
作者
王森洪; 戴青云; 曹江中; 朱婧;
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作者单位

广东工业大学信息工程学院;

广东广州510006;

广东工业大学科技处;

广东广州510006;

广东工业大学信息工程学院;

广东广州510006;

广东工业大学信息工程学院;

广东广州510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
谱聚类; Laplacian矩阵; 特征值; 均值; 特征向量选择;

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