【摘 要】
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针对Nystrom方法在谱聚类应用中存在聚类效果不稳定、样本代表性较弱的问题,提出基于加权集成Nystrom采样的谱聚类算法.首先利用统计杠杆分数区别数据间的重要程度,对数据进
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.71771111)资助.
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针对Nystrom方法在谱聚类应用中存在聚类效果不稳定、样本代表性较弱的问题,提出基于加权集成Nystrom采样的谱聚类算法.首先利用统计杠杆分数区别数据间的重要程度,对数据进行加权.然后基于权重采用加权K-means中心点采样,得到多组采样点.再引入集成框架,利用集群并行运行Nystrom方法构建近似核矩阵.最后利用岭回归方法组合各个近似核矩阵,产生比标准Nystrom方法更准确的低秩近似.在UCI数据集上的测试实验表明,文中算法取得较理想的聚类结果.
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