基于选择聚类集成的相似流形学习算法

罗晓慧; 李凡长; 张莉; 高家俊

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基于选择聚类集成的相似流形学习算法

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摘要

cqvip:流形学习是当今最重要的研究方向之一.约简维度的选择影响着流形学习方法的性能.当约简维度恰好是本征维度时,更容易发现原始数据的内在性质.然而,本征维度估计仍然是流形学习的一个研究难点.在此基础上,提出了一种新的无监督方法,即基于选择聚类集成的相似流形学习(SML-SCE)算法,避免了对本征维度的估计,并且性能表现良好.SML-SCE利用改进的层次平衡K-means(MBKHK)方法生成具有代表性的锚点,高效地构造相似度矩阵.随后计算得到了多个不同维度下的相似低维嵌入,这些低维嵌入是对原始数据的不同表示,而且不同低维嵌入之间的多样性有利于集成学习.因此,SML-SCE采用选择性聚类集成方法作为结合策略.对于通过K-means聚类得到的相似低维嵌入的聚类结果,采用聚类间的归一化互信息(NMI)作为权重的衡量标准.最后,舍弃权重较低的聚类,采用基于权重的选择性投票方案,得到最终的聚类结果.在多个数据集的大量实验结果表明了该方法的有效性.

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来源
《软件学报》 |2020年第4期|991-1001|共11页
作者
罗晓慧; 李凡长; 张莉; 高家俊;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
相似流形学习; 流形学习; 集成学习; 维度约简;

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