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传统谱聚类算法的诸多优点只适合小数据集。根据Laplacian矩阵的特点重新构造新的Gram矩阵,输入新构造矩阵的若干列,然后利用加速迭代法解决大数据集的谱聚类特征提取问题,使得在大数据集条件下,谱聚类算法只需要很小的空间复杂度就可达到非常快的计算速度。
一种基于加速迭代的大数据集谱聚类方法
【摘 要】
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传统谱聚类算法的诸多优点只适合小数据集。根据Laplacian矩阵的特点重新构造新的Gram矩阵,输入新构造矩阵的若干列,然后利用加速迭代法解决大数据集的谱聚类特征提取问题,使
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,牡丹江师范学院计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2012年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873037,61073041,61073043);牡丹江市科技攻关项目(G2009b328)资助
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