快速核密度估计定理和大规模图论松弛聚类方法

摘要：

首先证明了快速核密度估计(Fast kernel density estimate,FKDE)定理:基于抽样子集的高斯核密度估计(KDE)与原数据集的KDE间的误差与抽样容量和核参数相关,而与总样本容量无关.接着本文揭示了基于高斯核形式的图论松弛聚类(Graph-based relaxed clustering,GRC)算法的目标表达式可分解成“Parzen窗加权和+平方熵”的形式,即此时GRC可视作一个核密度估计问题,这样基于KDE近似策略,本文提出了大规模图论松弛聚类方法(Scaling up GRC by KDEapproximation,SUGRC-KDEA).较之先前的工作,这一方法的优势在于为GRC作用于大规模数据集提供了更简单和易于实现的方案.

关键词：核密度估计、大规模数据集、聚类、抽样子集

所属期刊栏目：37

分类号：O157.5(代数、数论、组合理论)

资助基金：国家自然科学基金60903100;60975027

在线出版日期：2012-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1422-1434