基于局部保留投影的多可选聚类发掘算法

摘要：

绝大多数的聚类分析算法仅能得到单一的聚类结果，考虑到数据的复杂程度普遍较高，以及看待数据的视角不同，所得到的聚类结果在保证其合理性的基础上应当是不唯一的，针对此问题，提出了一个新的算法RLPP，用于发掘多种可供选择的聚类结果。 RLPP 的目标函数兼顾了聚类质量和相异性两大要素，采用子空间流形学习技术，通过新的子空间不断生成多种互不相同的聚类结果。 RLPP 同时适用于线性以及非线性的数据集。实验表明， RLPP成功地发掘了多种可供选择的聚类结果，其性能相当或优于现有的算法。

关键词：可供选择的聚类结果、无监督学习、流形学习、多聚类、特征分解

所属期刊栏目：11

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61272210．

在线出版日期：2016-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：600-607