一种基于T-分布随机近邻嵌入的聚类集成方法

摘要：

该文将T-分布随机近邻嵌入(TSNE)引入到聚类集成问题中,提出一种基于TSNE的聚类集成方法.首先通过TSNE最小化超图邻接矩阵的行对应的高维数据点与低维映射点分布之间的KL散度,使得高维空间结构在低维空间得以保持,然后在低维空间运行层次聚类算法获得最终的聚类结果.在基准数据集上的实验结果表明:TSNE能够提高层次聚类算法的聚类质量,该文方法获得了优于主流聚类集成方法的结果.

关键词：机器学习、聚类分析、聚类集成、层次聚类

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61105057, 61375001;江苏省自然科学基金BK20151299 ,江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2016065-01 The National Natural Science Foundation of China61105057, 61375001;The Natural Science Foundation of Jiangsu ProvinceBK20151299;The Industry-Education-Research Prospective Project of Jiangsu ProvinceBY2016065-01

在线出版日期：2018-07-11（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：1316-1322