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基于均值的谱聚类特征向量选择算法  
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【英文篇名】 Eigenvector Selection Algorithm for Spectral Clustering Based on Mean
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【作者】 王森洪; 戴青云; 曹江中; 朱婧;
【英文作者】 WANG Sen-hong1; DAI Qing-yun2; CAO Jiang-zhong1; ZHU Jing1(1.School of Information Engineering; Guangdong University of Technology; Guangzhou 510006; China; 2.Science and Technology Department; China);
【作者单位】 广东工业大学信息工程学院; 广东工业大学科技处;
【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2013年 05期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 谱聚类; Laplacian矩阵; 特征值; 均值; 特征向量选择;
【英文关键词】 spectral clustering; Laplacian matrix; eigenvalue; mean; eigenvector selection;
【摘要】 在数据聚类当中,谱聚类是最流行的方法之一,其性能取决于所选取相关图的拉普拉斯(Laplacian)矩阵的特征向量。对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用Laplacian矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示。然而,对于某些分类问题,这K个特征向量不一定能够很好地体现原始数据的信息。本文提出一种基于均值的谱聚类特征向量选择算法。该算法首先得出图的Laplacian矩阵的前3K个最大特征值的均值,然后选取K个离均值最近的特征值所对应的特征向量。相比传统谱聚类算法,该算法在UCI数据集上获得了较好的聚类性能。
【英文摘要】 Spectral clustering is one of the most popular methods for data clustering,and its performance is determined by the quality of the eigenvectors of the related graph Laplacian matrix.For a K clustering problem,Ng-Jordan-Weiss(NJW) spectral clustering method adopts the eigenvectors corresponding to the K largest eigenvalues of the Laplacian matrix derived from a dataset as a novel representation of the original data.However,these K eigenvectors can not always reflect the information of the original data for s...
【基金】 2008广东省省部产学研结合项目(2008B0900254); 2008广东省现代信息业重点项目(GDIID2008IS005)
【更新日期】 2013-07-19
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 0引言谱聚类以谱图划分理论为基础,其本质是如何将聚类问题转化为图的最优分割问题,是一种两点间相似关系的聚类算法,相比传统的聚类算法,该类算法在考虑问题的连续放松形式,将原问题转化为求Lapla-cian矩阵的特征值和特征向量。该算法能够识别非凸分布,同时应用于许多实际的问

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