抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法

摘要：

在分析经典谱聚目标函数与加权核k-means目标函数等价基础上,设计了一种基于抽样子空间约束的改进大规模数据谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免矩阵特征分解的大量资源被占用,通过数据抽样及聚类中心的子空间约束,避免全部核矩阵都被使用,从而降低经典算法的时间空间复杂度.理论分析和实验结果表明,改进算法保持与经典算法相近聚类精度,提高了聚类效率,验证了改进算法的有效性.

关键词：大规模数据谱聚类、加权核k-means算法、数据抽样、矩阵特征分解、核矩阵

所属期刊栏目：34

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：广东省教育厅青年创新人才基金资助项目2016KQNCX227

在线出版日期：2019-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：41-47