基于最優(yōu)投影的半監(jiān)督聚類算法
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標簽：聚類算法(12092)
針對譜聚類算法在解決高維、大數(shù)據(jù)量的聚類問題時出現(xiàn)的效率不高和準確率明顯下降的問題進行了研究，并在此研究基礎(chǔ)上結(jié)合最優(yōu)投影理論和Nystrom抽樣提出了基于最優(yōu)投影的半監(jiān)督譜聚類算法（semi-su-pervised spectral clustering based on the optimal projection，SSOP）。該算法從高內(nèi)聚低耦合的聚類目標出發(fā)，根據(jù)少量的監(jiān)督信息計算類內(nèi)以及類間離散度求得最優(yōu)投影方向，從而區(qū)分各屬性的重要程度，在此基礎(chǔ)上使用了Nystrom抽樣來降低特征分解時間復雜度以達到在提高聚類算法準確率的基礎(chǔ)上提高算法的效率。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地提高聚類的準確率和效率。
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