谱聚类中选取特征向量的动态选择性集成方法

摘要：

谱聚类中k个最大特征值对应的特征向量不一定使聚类结果达到最好，因此，文中采用特征向量组的选择性集成方法以提高谱聚类性能，涉及基特征向量组的选取、选择性集成策略等问题。利用训练数据的成对约束信息进行打分，选出较好的基特征向量组；应用测试数据在训练数据中的l-最近邻的聚类性能指标，动态评价每组特征向量，选出少量几个参与投票的特征向量组；对测试数据集的几个特征向量组数据进行谱聚类，并对结果进行簇配准，给出最终的聚类结果。实验表明，采用动态选择性集成方法能提高测试数据的聚类性能。

关键词：谱聚类、选择性集成、特征向量选取、约束计分、l-最近邻

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61170224;山东省自然科学基金项目ZR2012FL07;烟台大学青年基金项目JS11Z8

在线出版日期：2014-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：452-462