10.3969/j.issn.1000-3428.2012.16.046
基于Grassmann流形的多聚类特征选择
在无监督聚类特征选择过程中,局部欧氏度量可能置乱局部流形的拓扑结构,影响所选特征的聚类性能.为此,提出一种基于Grassmann流形的多聚类特征选择算法.利用局部主成分分析逼近数据点的切空间,获取局部数据的主要变化方向.根据切空间构造Grassmann流形,通过测地距保留局部数据的流形拓扑结构,以L1范数优化逼近流形拓扑,选择利于聚类的原本数据特征.实验结果验证了该算法的有效性.
无监督聚类、特征选择、Grassmann流形、切空间、子空间、正则化
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61073092;国家国际科技合作专项基金资助项目2011DFR10480;陕西省教育厅自然科学专项基金资助项目2010JK718
2012-11-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
178-181