【摘 要】
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经典谱聚类算法将数据聚类转为图划分问题,在分析其Normalized Cut函数与传统加权核k-means等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核k-means算法的大规模数据集谱聚类算法,
【机 构】
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山西交通职业技术学院,西安交通大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61271444)
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经典谱聚类算法将数据聚类转为图划分问题,在分析其Normalized Cut函数与传统加权核k-means等价基础上,设计了一种基于抽样改进加权核k-means算法的大规模数据集谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免Laplacian矩阵特征分解的大量资源占用,通过随机映射得到近似奇异值分解,并由近似奇异向量确定各点数据权重及抽样概率,以此得到快速合理抽样,通过数据抽样并将聚类中心约束到抽样点生成的子空间中,避免全部核矩阵的使用,从而降低经典算法的时间空间复杂度。实验结果表明,改进算法在保持
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