基于LPCA的谱聚类算法

作者： 童涛 ¹ 文国秋 ¹ 谭马龙 ¹ 吴林 ¹ 杜婷婷 ¹
作者单位：

1. 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
提交时间：2018-08-13 09:26:13

摘要: 针对传统谱聚类在构建关系矩阵时只考虑样本的全局特征而忽略样本的局部特征、在聚类划分时通常需要指定聚类个数、无法对交叉点进行正确划分等问题，提出了一种改进的基于局部主成分分析和连通图分解的谱聚类算法。首先自动学习挑选数据集的中心点，然后使用局部主成分分析得到数据集的关系矩阵，最后用连通图分解算法完成对关系矩阵的划分。实验结果表明提出的改进算法性能优于现有经典算法。

局部主成分分析谱聚类连通图分解交叉点

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201808.00104 (或此版本 ChinaXiv:201808.00104V1)
DOI:10.12074/201808.00104V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201808.00104.V1
推荐引用方式： 童涛,文国秋,谭马龙,吴林,杜婷婷.(2018).基于LPCA的谱聚类算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201808.00104] (点此复制)

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[V1]

2018-08-13 09:26:13

ChinaXiv:201808.00104V1

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