【摘 要】
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在谱聚类算法中,采用拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量进行聚类,在一些情况下,并不能得到理想的聚类结果。基于奇异值分解的谱聚类算法,比现有的谱聚类算法更有效。给出了一个
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究新疆项目（14XJJAZH001）
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在谱聚类算法中,采用拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量进行聚类,在一些情况下,并不能得到理想的聚类结果。基于奇异值分解的谱聚类算法,比现有的谱聚类算法更有效。给出了一个利用奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的谱聚类算法。在基于SVD的谱聚类算法中,奇异向量的选择、聚类个数的选取和高斯核参数σ估计,对于谱聚类的结果有着重要的影响。给出了利用奇异值进行聚类个数的选取和高斯核参数σ估计的公式,以及奇异向量的选择方法。应用基于SVD的谱聚类算法对维吾尔语水平测试数据进行聚类
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