基于矩阵模型的高维聚类边界模式发现

摘要：

流形学习关注于寻找合适的嵌入方式将高维空间映射至低维空间,但映射子空间依然可能具有较高的维度,难以解决高维空间的数据挖掘任务.本文建立一种简单的矩阵模型判断数据点k 近邻空间关于该点的对称性,并使用对称率进行边界提取,提出一种基于矩阵模型的高维聚类边界检测技术(Clustering boundary detection based on matrix model, MMC).该模型构造简单、直接、易于理解和使用.理论分析以及在人工合成和真实数据集的实验结果表明MMC 算法能够有效地检测出低维和高维空间的聚类边界.

关键词：高维空间、聚类边界、矩阵模型、k近邻、对称率

所属期刊栏目：43

分类号：TP3;TN9

资助基金：河南省基础与前沿技术研究项目152300410191 资助 Supported by Basic and Advanced Technology Research Project of Henan Province 152300410191

在线出版日期：2018-02-02（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：1962-1972