基于局部保留投影的多可选聚类发掘算法
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。
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
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目61272210.
2016-12-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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