【摘 要】
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针对非线性数据流形的线性结构挖掘问题,提出一种基于Grassmann流形和蚁群方法的聚类算法.为抑制噪声对线性结构探测的影响,对含噪数据集进行算法处理最小单元提升,利用Grass
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳建筑大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61005032);辽宁省自然科学基金(20102062);沈阳市科学计划项目(F10-147-9-00);中央高校基本科研业务费项目(N100604018)资助~~
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针对非线性数据流形的线性结构挖掘问题,提出一种基于Grassmann流形和蚁群方法的聚类算法.为抑制噪声对线性结构探测的影响,对含噪数据集进行算法处理最小单元提升,利用Grassmann流形定义提升后单元间相似度,同时设计了一种类测地距离作为簇连通性约束.为提高蚁群解的线性结构挖掘质量,提出了曲面复杂度最小方向定义,并将其作为信息素更新的启发信息引入.在多个数据集上的实验和分析表明,与K-means、Geodesic K-means以及有限混合模型(Finite mixture model,FMM)等传统算法相比,本文算法具备挖掘非线性流形上线性结构的新特性,并且能够保证线性结构内部的连通性.
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