半监督谱聚类特征向量选择算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jiangshan1017

【摘要】

：

对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用数据规范化亲和度矩阵的前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,对于某些模式识别问题,这K个特征

【作者】

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赵凤焦李成刘汉强公茂果

【机构】

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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室;

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2011年01期

【关键词】

：

谱聚类特征向量选择半监督学习免疫克隆选择

【基金项目】

：

国家973计划项目(No.2006CB705707);国家863计划项目(No.2008AA01Z125,2009AA12Z210);国家自然科学基金项目(No.60702062,60970067);教育部重点项目(No.108115);高等学校学科创新引智计划项目(111计划)(No.B07048)资助

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对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用数据规范化亲和度矩阵的前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,对于某些模式识别问题,这K个特征向量不一定能够体现原始数据的结构.文中提出一种半监督谱聚类特征向量选择算法.该算法利用一定量的监督信息寻找能够体现数据结构的特征向量组合,进而获得优于传统谱聚类算法的聚类性能.UCI标准数据集和MNIST手写体数据集上的仿真实验验证该算法的有效性和鲁棒性.

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