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自适应图学习诱导的子空间聚类 认领
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作者 朱丹 陈晓红 +1 位作者 吴卿源 李舜酩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期30-37,共8页
子空间聚类是机器学习领域的热门研究课题。它根据数据的潜在子空间对数据进行聚类。受多视图学习中协同训练算法的启发,提出一个自适应图学习诱导的子空间聚类算法,该算法首先将单视图数据多视图化,再利用不同视图的信息迭代更新图正... 子空间聚类是机器学习领域的热门研究课题。它根据数据的潜在子空间对数据进行聚类。受多视图学习中协同训练算法的启发,提出一个自适应图学习诱导的子空间聚类算法,该算法首先将单视图数据多视图化,再利用不同视图的信息迭代更新图正则化项,得到更能反映聚类性能的块对角关联矩阵,从而更准确地描述数据聚类结果。在四个标准数据集上与其他聚类算法进行对比实验,实验结果显示该方法具有更好的聚类性能。 展开更多
关键词 协同训练 谱聚类 子空间聚类 关联矩阵
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基于共享近邻的多视角谱聚类算法 认领
2
作者 宋艳 殷俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3211-3216,共6页
为了解决谱聚类算法中相似矩阵的构造不能满足簇内数据点高度相似的问题,给出一种基于共享近邻的多视角谱聚类算法(MV-SNN)。首先,算法通过提高共享近邻个数多的两个数据点的相似度,使同簇的数据之间的相似度更高;然后,将改进后的多个... 为了解决谱聚类算法中相似矩阵的构造不能满足簇内数据点高度相似的问题,给出一种基于共享近邻的多视角谱聚类算法(MV-SNN)。首先,算法通过提高共享近邻个数多的两个数据点的相似度,使同簇的数据之间的相似度更高;然后,将改进后的多个视角的相似矩阵进行相加从而整合得到全局相似矩阵;最后,为了解决一般谱聚类算法在后期仍需要通过k均值聚类算法进行数据点划分的问题,给出拉普拉斯矩阵秩约束的方法,从而直接通过全局相似矩阵得到最终的类簇结构。实验结果表明,对比其他几种多视角谱聚类算法,MV-SNN算法在三个聚类衡量标准:准确度、纯度和归一化互信息上的性能提高了1%~20%,在聚类时间上减少了50%左右,可见MV-SNN算法的聚类性能更好,用时更短。 展开更多
关键词 无监督学习 多视角聚类 相似矩阵 谱聚类 共享近邻
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基于轨迹稀疏聚类的高速公路车辆检测 认领
3
作者 杨露 宋焕生 张朝阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第15期251-258,共8页
针对高速公路中车辆的实时检测问题,提出了一种基于轨迹稀疏谱聚类的高速公路车辆检测方法。使用ORB算法检测特征点并利用基于金字塔LK光流算法进行跟踪得出特征点轨迹,将轨迹逆投影至三维世界坐标系,利用轨迹三维信息构建轨迹间的相似... 针对高速公路中车辆的实时检测问题,提出了一种基于轨迹稀疏谱聚类的高速公路车辆检测方法。使用ORB算法检测特征点并利用基于金字塔LK光流算法进行跟踪得出特征点轨迹,将轨迹逆投影至三维世界坐标系,利用轨迹三维信息构建轨迹间的相似矩阵并对其进行稀疏化处理,采用谱聚类方法对特征点轨迹进行初步聚类,对谱聚类结果进行类间合并得出车辆检测结果。实验结果表明,方法花费了更少的时间代价,有效地解决了车辆遮挡问题,车辆实时检测精度提高至93%,具有一定的有效性和价值。 展开更多
关键词 车辆检测 轨迹聚类 谱聚类 稀疏化
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基于节点匹配代价优化的随机森林算法 认领
4
作者 朱瑛 谢睿 郑若池 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3106-3111,共6页
为提高随机森林算法的分类精度,在分析影响随机森林算法分类精度的几个要素后,针对随机森林中决策树的多样性,提出基于计算节点匹配代价的方法对随机森林算法进行优化。通过对比随机森林中所有决策树的分支点和分支点属性,利用匈牙利算... 为提高随机森林算法的分类精度,在分析影响随机森林算法分类精度的几个要素后,针对随机森林中决策树的多样性,提出基于计算节点匹配代价的方法对随机森林算法进行优化。通过对比随机森林中所有决策树的分支点和分支点属性,利用匈牙利算法计算出两个决策树节点间最高匹配代价,建立决策树间的相似度矩阵。在相似度矩阵的基础上,通过谱聚类算法对决策树进行聚类分析,保留每类决策树中Kappa系数最高的决策树构建新的随机森林,依据其自身的Kappa系数对判决结果进行加权处理。实验结果表明,聚类加权优化后的随机森林算法的分类精度优于传统的随机森林算法。 展开更多
关键词 随机森林 决策树 匈牙利算法 谱聚类 Kappa系数 聚类优化
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基于分式函数约束的稀疏子空间聚类方法 认领
5
作者 王雨思 路德杨 李海洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期39-47,共9页
针对现有稀疏子空间聚类算法获取的系数矩阵不能准确反应高维空间中数据分布的稀疏性的不足,提出一种分式函数约束的稀疏子空间聚类模型,并利用交替方向迭代方法给出该模型的解。在无噪声情形下,证明了该方法获取的系数矩阵具有块对角结... 针对现有稀疏子空间聚类算法获取的系数矩阵不能准确反应高维空间中数据分布的稀疏性的不足,提出一种分式函数约束的稀疏子空间聚类模型,并利用交替方向迭代方法给出该模型的解。在无噪声情形下,证明了该方法获取的系数矩阵具有块对角结构,这为其准确获取数据结构提供了理论保证;在含噪声情形下,对异常点噪声同样采用分式函数约束作为正则项,提高了模型的鲁棒性。在人工数据集、Extended Yale B库和Hopkins155数据集上的实验结果表明,基于分式函数约束的稀疏子空间聚类方法不仅提高了聚类结果的准确率,而且对异常点噪声具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 分式函数 稀疏表示 块对角结构 子空间聚类 谱聚类
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采用谱聚类的风电典型出力场景选取方法 认领
6
作者 赵岳恒 刘民伟 +6 位作者 王文飞 支刚 万航羽 陈宇 赵爽 胡凯 刘娟 《云南电力技术》 2020年第1期17-20,共4页
为有效地减少原始场景数量,以较小的工作量和较高的精度表征风电出力的全时空特性,本文提出了一种基于谱聚类算法的风电日出力典型场景生成方法。首先采用谱聚类算法对风电日出力场景进行聚类分析,得到能有效反映样本亲疏关系的聚类簇... 为有效地减少原始场景数量,以较小的工作量和较高的精度表征风电出力的全时空特性,本文提出了一种基于谱聚类算法的风电日出力典型场景生成方法。首先采用谱聚类算法对风电日出力场景进行聚类分析,得到能有效反映样本亲疏关系的聚类簇。随后考虑风电的反调峰特性,从聚类后的风电日出力场景中选出能够很好的反映各类场景中原出力曲线调峰效益的出力曲线,将其作为典型场景。最后,以云南某地区2017年风电实际出力数据为算例进行聚类分析,验证所提方法的正确性及有效性。 展开更多
关键词 风电出力 典型场景 谱聚类 K均值聚类
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位置社交网络中谱嵌入增强的兴趣点推荐算法 认领
7
作者 刘真 王娜娜 +1 位作者 王晓东 孙永奇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期197-206,共10页
为了有效地捕捉LBSN中丰富的签到、社交等多维上下文信息的空间特性,并深层挖掘用户和POI之间的非线性交互,提出了一种谱嵌入增强的POI推荐算法——PSC-SMLP,设计了偏好增强的谱聚类算法PSC和谱嵌入增强的神经网络SMLP。在2个经典数据... 为了有效地捕捉LBSN中丰富的签到、社交等多维上下文信息的空间特性,并深层挖掘用户和POI之间的非线性交互,提出了一种谱嵌入增强的POI推荐算法——PSC-SMLP,设计了偏好增强的谱聚类算法PSC和谱嵌入增强的神经网络SMLP。在2个经典数据集上与现有的POI推荐算法相比,PSC-SMLP可以深层学习用户对POI的个性化偏好,在准确率、召回率、nDCG、平均精度等指标中均获得较大提升。 展开更多
关键词 基于位置的社交网络 POI推荐 谱聚类 谱嵌入 神经网络
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文章速递基于标注词的网络舆情用户聚类分析 认领
8
作者 钟磊 《无线互联科技》 2020年第17期35-36,共2页
目前,对网络舆情的研究多集中在舆情传播规律研究和舆情预警分析方面,忽视了网络舆情用户在舆情传播中的主体地位。针对这一情况,文章提出了一种基于标注词的网络舆情用户聚类方法,使用这一方法从网络用户信息偏好的角度对网络用户进行... 目前,对网络舆情的研究多集中在舆情传播规律研究和舆情预警分析方面,忽视了网络舆情用户在舆情传播中的主体地位。针对这一情况,文章提出了一种基于标注词的网络舆情用户聚类方法,使用这一方法从网络用户信息偏好的角度对网络用户进行聚类分析,从而为下一步的舆情监控、预警和引导奠定基础。 展开更多
关键词 标注词 网络舆情 聚类
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社会媒体群组探测的谱聚类研究与应用设计 认领
9
作者 张星新 徐洪元 冯静 《武汉大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期88-94,共7页
改进了传统的谱聚类算法,并优化了初始聚类中心的选择方法。传统的谱聚类算法虽然具有算法复杂度较低、适用范围广等特点,但受高斯核函数尺度参数影响较大。设计的算法通过引入万有引力模型进行相似性度量,设计了基于引力的相似性度量方... 改进了传统的谱聚类算法,并优化了初始聚类中心的选择方法。传统的谱聚类算法虽然具有算法复杂度较低、适用范围广等特点,但受高斯核函数尺度参数影响较大。设计的算法通过引入万有引力模型进行相似性度量,设计了基于引力的相似性度量方法,以此消除尺度参数的影响;另外,提出基于密度与距离乘积的初始聚类中心选取方法,优化了初始聚类中心的选择。在UCI基准数据集上的实验表明,改进的算法消除了尺度参数σ影响的同时,也达到了比较好的NMI指标和Accuracy指标。最后,使用改进的算法设计了基于微博用户的群组探测方法,取得了较为理想的用户群组划分结果。 展开更多
关键词 群组探测 谱聚类 相似性度量 聚类中心选择
融合MHS与AIM-RT的谱聚类优化推荐算法 认领
10
作者 邱宁佳 王宪勇 +1 位作者 王鹏 杨华民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3292-3296,共5页
传统协同过滤推荐算法存在时序性过低以及用户过多时数据稀疏相似用户计算复杂度高等问题。为此,提出融合最小哈希签名(MHS)与时序模型预测(AIM-RT)的谱聚类优化推荐算法。首先使用MHS与Levenshtein距离测度对用户—项目评分矩阵提取相... 传统协同过滤推荐算法存在时序性过低以及用户过多时数据稀疏相似用户计算复杂度高等问题。为此,提出融合最小哈希签名(MHS)与时序模型预测(AIM-RT)的谱聚类优化推荐算法。首先使用MHS与Levenshtein距离测度对用户—项目评分矩阵提取相似用户;然后利用时序模型进行权重拟合的AIM-RT预测算法预测评分补全相似用户稀疏矩阵;最后结合谱聚类进行相似用户优化,找到最优相似用户集合完成最终推荐。通过实验分析验证表明,所提推荐算法能够在计算复杂度、评分预测精度、数据缺失填补等方面提高整体推荐性能。 展开更多
关键词 推荐算法 最小哈希签名 时序模型 权重拟合 谱聚类
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基于CEEMD-SE-MM的中长期风速模拟方法 认领
11
作者 徐杉杉 朱俊澎 袁越 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期69-75,共7页
高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义。提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中长期风速模拟方法。利用CEEMD法对风速序列进行特征提取,将风速序列分解成一组固有模态函数和残差;以SE为... 高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义。提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中长期风速模拟方法。利用CEEMD法对风速序列进行特征提取,将风速序列分解成一组固有模态函数和残差;以SE为特征归类固有模态函数合成新模态分量;基于MM对新模态分量片段进行谱聚类;拟合波动片段时长并整合聚类结果得到双层多轨风速模型;在考虑各新模态分量之间相关性的前提下采用双层抽样完成风速模拟。与马尔可夫链蒙特卡洛和改进马尔可夫链蒙特卡洛的结果对比表明,所提风速模型及模拟方法较好地保持了原始风速序列的时序特性和概率特性,且具有更高的精度。 展开更多
关键词 马尔可夫模型 完全集合经验模态分解 谱聚类 样本熵 中长期风速模拟
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面向分布式电源就地消纳的园区分时电价定价方法 认领
12
作者 刘敦楠 徐尔丰 +3 位作者 刘明光 周保中 应昱杭 俞秦博 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期19-28,共10页
在能源互联网的背景下,园区运营商首先对内利用分布式电源满足园区用电需求,然后对外进行不平衡能量交换。园区运营商通过制定差异化分时电价套餐,挖掘园区用户的需求响应潜力,能够促进分布式电源就地消纳,优化园区内外交换负荷,对此提... 在能源互联网的背景下,园区运营商首先对内利用分布式电源满足园区用电需求,然后对外进行不平衡能量交换。园区运营商通过制定差异化分时电价套餐,挖掘园区用户的需求响应潜力,能够促进分布式电源就地消纳,优化园区内外交换负荷,对此提出一种园区分时电价定价方法。首先,综合考虑园区用户的用电负荷和需求响应特征,基于谱聚类算法形成园区用户群体;然后,根据园区用户群体的用电负荷特征,基于k-means聚类算法确定分时时段;最后,构建园区分时电价定价优化模型,形成面向不同园区用户群体的差异化分时电价套餐。根据算例分析可知,基于该方法制定园区分时电价,能够有效提高园区分布式电源的就地消纳率和综合利用效率、与外部电网的友好程度和整体经济性。 展开更多
关键词 能源互联网 分布式电源 需求响应 分时电价 谱聚类
基于谱聚类的虚拟健康社区知识聚合方法研究 认领
13
作者 张海涛 宋拓 +1 位作者 周红磊 张鑫蕊 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2020年第8期134-140,共7页
[目的/意义]改善虚拟健康社区知识聚合质量,为虚拟健康社区服务提供技术方法支持。[方法/过程]运用谱聚类方法对虚拟健康社区中的知识进行抽取,利用概念相似度计算得到知识主题相似度矩阵,根据该相似度矩阵进行谱聚类。[结果/结论]利用... [目的/意义]改善虚拟健康社区知识聚合质量,为虚拟健康社区服务提供技术方法支持。[方法/过程]运用谱聚类方法对虚拟健康社区中的知识进行抽取,利用概念相似度计算得到知识主题相似度矩阵,根据该相似度矩阵进行谱聚类。[结果/结论]利用好大夫在线健康咨询平台发布的信息作为数据来源进行方法验证。结果表明,当聚类个数为5时,本文提出的方法得分值最高。通过谱聚类的方法充分挖掘虚拟健康社区潜在信息,改善了知识聚合质量,为知识聚合和知识服务提供了一条新途径。 展开更多
关键词 虚拟健康社区 知识聚合 谱聚类 相似度
基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法 认领
14
作者 陶新民 王若彤 +2 位作者 常瑞 李晨曦 刘艳超 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1479-1495,共17页
本文提出一种基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法,该算法首先使用低密度分割密度敏感距离计算相似度矩阵,该距离测度通过指数函数和伸缩因子实现放大不同流形体数据间的距离和缩短同一流形体数据间距离的目的,从而有效反映数据分... 本文提出一种基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法,该算法首先使用低密度分割密度敏感距离计算相似度矩阵,该距离测度通过指数函数和伸缩因子实现放大不同流形体数据间的距离和缩短同一流形体数据间距离的目的,从而有效反映数据分布的全局一致性和局部一致性特征.另外,算法通过增加相对密度敏感项来考虑数据的局部分布特征,从而有效避免孤立噪声和"桥"噪声的影响.文中最后给出了基于SC(Scattering criteria)指标的k近邻图k值选取办法和基于谱熵贡献率的特征向量选取方法.实验部分,讨论了参数选择对算法性能的影响并给出取值建议,通过与其他流行谱聚类算法聚类结果的对比分析,表明本文提出的基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法聚类性能明显优于其他算法. 展开更多
关键词 谱聚类 低密度分割 欧氏距离 密度敏感 鲁棒性
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基于多目标进化的聚类实现 认领
15
作者 汪宏海 《哈尔滨商业大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第5期570-575,共6页
聚类分析本质是一个复杂的优化问题.为了准确地对真实数据集进行聚类,提出一种改进的多目标进聚类算法.该算法以多目标进化算法为框架,用谱聚类算法对样本特征进行转换,再将模糊C-均值聚类算法以及k均值聚类算法进行融合,以初始聚类中... 聚类分析本质是一个复杂的优化问题.为了准确地对真实数据集进行聚类,提出一种改进的多目标进聚类算法.该算法以多目标进化算法为框架,用谱聚类算法对样本特征进行转换,再将模糊C-均值聚类算法以及k均值聚类算法进行融合,以初始聚类中心作为迭代的自变量;在计算个体适应度部分加入对FCM、k均值聚类结果的重排序操作和排序结果融合操作,以保证聚类结果的多样性以及各类别之间的均匀性;此外,利用当代的最优个体以及历史最优个体分别与当代其他个体进行二次交叉,形成下一代的新个体,保证了群体的进化趋势;用爬山算法对多目标进化算法进行改进以快速找到最优解.在UCI数据集和人工数据集上的实验表明,该算法具有较高的准确性. 展开更多
关键词 多目标进化 谱聚类 K均值聚类 模糊C均值 排序
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联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法 认领
16
作者 李杏峰 黄玉清 任珍文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1648-1653,共6页
针对多核子空间谱聚类算法没有考虑噪声和关系图结构的问题,提出了一种新的联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法(JLSMKC)。首先,通过联合低秩与稀疏表示进行子空间学习,使关系图具有低秩和稀疏结构属性;其次,建立鲁棒的多核低秩稀疏约束模... 针对多核子空间谱聚类算法没有考虑噪声和关系图结构的问题,提出了一种新的联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法(JLSMKC)。首先,通过联合低秩与稀疏表示进行子空间学习,使关系图具有低秩和稀疏结构属性;其次,建立鲁棒的多核低秩稀疏约束模型,用于减少噪声对关系图的影响和处理数据的非线性结构;最后,通过多核方法充分利用共识核矩阵来增强关系图质量。7个数据集上的实验结果表明,所提算法JLSMKC在聚类精度(ACC)、标准互信息(NMI)和纯度(Purity)上优于5种流行的多核聚类算法,同时减少了聚类时间,提高了关系图块对角质量。该算法在聚类性能上有较大优势。 展开更多
关键词 低秩稀疏 关系图结构 子空间学习 多核 谱聚类
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基于稀疏表征的异常点检测方法 认领
17
作者 徐晓丹 姚明海 刘华文 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期20-25,共6页
为了提高异常检测算法在高维数据上的性能,提出了一种基于稀疏表征的孤立点检测(ODSR)方法.将实例表征为其他实例的稀疏线性组合,得到所有实例的近邻关系矩阵,并使用基于图谱理论的谱聚类方法识别异常点.该方法具有自动选择近邻的优势,... 为了提高异常检测算法在高维数据上的性能,提出了一种基于稀疏表征的孤立点检测(ODSR)方法.将实例表征为其他实例的稀疏线性组合,得到所有实例的近邻关系矩阵,并使用基于图谱理论的谱聚类方法识别异常点.该方法具有自动选择近邻的优势,能有效地得到近邻关系,并解决传统近邻算法中的k值选择困难问题.将ODSR与6种流行的异常检测算法在11个真实数据集上进行了综合实验比较,结果表明ODSR的复杂度及曲线下面积(AUC)值及稳定性更高. 展开更多
关键词 稀疏表示 异常点 最近邻 谱聚类 高维数据
基于混合型数据的自适应谱聚类集成算法 认领
18
作者 刘惠 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第9期35-39,共5页
文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-me... 文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-means进行聚类,以增强聚类结果的稳定性。并通过实验对比证明算法的有效性。 展开更多
关键词 自适应 谱聚类 核函数 集成算法 K-MEANS
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多尺度子空间融合谱聚类的SAR图像变化检测 认领
19
作者 张建龙 杨亚东 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第3期24-30,共7页
针对SAR图像变化检测领域中存在的地物结构特征混杂多变和单一尺度检测易造成误检的问题,提出了一种基于多尺度子空间融合谱聚类的SAR图像变化检测方法。首先,输入配准后的2个时相SAR图像,生成对数比和均值比2种差异图;其次,引入形态学... 针对SAR图像变化检测领域中存在的地物结构特征混杂多变和单一尺度检测易造成误检的问题,提出了一种基于多尺度子空间融合谱聚类的SAR图像变化检测方法。首先,输入配准后的2个时相SAR图像,生成对数比和均值比2种差异图;其次,引入形态学模型MP(morphological profile),完成对差异图像的多尺度扩展,形成高维多尺度子空间,提取SAR图像中不同尺寸地物的几何结构信息;最后,利用随机采样谱聚类的子空间融合算法,实现子空间特征的优化融合,生成最终的检测结果。实验结果表明,多尺度子空间融合能够有效抑制变化中的虚警率,与其他变化检测方法相比,具有更高的检测准确率。 展开更多
关键词 SAR图像 变化检测 形态学模型 谱聚类 特征融合
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基于核相关性保持的子空间聚类算法 认领
20
作者 黄治力 谌永祥 李永桥 《西南科技大学学报》 CAS 2020年第3期80-85,共6页
针对基于自表示的子空间聚类算法仅线性重建原始数据而忽略了数据流形结构的问题,提出一种核相关性保持的子空间聚类(SCKCP)模型,该模型旨在学习一个用于谱聚类的高质量关系图。首先,在可再生核希尔伯特空间中最小化核矩阵的重构误差,... 针对基于自表示的子空间聚类算法仅线性重建原始数据而忽略了数据流形结构的问题,提出一种核相关性保持的子空间聚类(SCKCP)模型,该模型旨在学习一个用于谱聚类的高质量关系图。首先,在可再生核希尔伯特空间中最小化核矩阵的重构误差,使学习到的关系图能够有效地捕获原始数据的全局结构关系;其次,松弛的块对角正则化项使关系图保持利于聚类的块对角结构。实验表明,在7个基准数据集上,与6种流行的聚类方法所获得的最高精度相比,SCKCP的聚类精度(ACC)提升24.11%,标准互信息(NMI)提升16.87%。 展开更多
关键词 自表示 子空间学习 谱聚类 块对角结构 核相关性保持
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