10.16337/j.1004-9037.2017.06.017
基于稀疏约束非负矩阵分解的K-Means聚类算法
为了提高K-M eans聚类算法在高维数据下的聚类效果,提出一种基于稀疏约束非负矩阵分解的K-M eans聚类算法.该算法在最优保持原始数据本质的前提下,通过在非负矩阵分解过程中对基矩阵列向量施加l1与l2范数稀疏约束,首先挖掘嵌入在高维数据中的低维数据结构,实现高维数据的低维表示,然后利用在低维数据聚类中性能良好的K-M eans算法对稀疏降维后的数据进行聚类.实验结果表明提出的算法可行,并且在处理高维数据上有效.
高维数据、非负矩阵分解、稀疏约束、k-means聚类
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TP274(自动化技术及设备)
国家自然科学基金61273294
2018-01-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1216-1222