為解決基因表達(dá)數(shù)據(jù)降維后未必能很好適應(yīng)聚類任務(wù)的問(wèn)題,提出面向聚類的譜擾動(dòng)集成降維方法,將集成學(xué)習(xí)思想和基于聚類能力的加權(quán)方法用于降維模型中,在高維數(shù)據(jù)中抽取特征組合生成多個(gè)樣本子集,對(duì)每個(gè)新樣本子集降維,根據(jù)譜擾動(dòng)理論基于聚類能力學(xué)習(xí)獲得權(quán)重,加權(quán)組合得到最終降維結(jié)果。該方法對(duì)特征多次學(xué)習(xí),充分利用高維特征,通過(guò)聚類能力更好地集成降維,使降維能夠更好地適應(yīng)聚類任務(wù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(10)北大核心

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3402278