本文選題：譜聚類 + 超圖�。� 參考：《計算機應用研究》2017年06期

【摘要】：針對傳統(tǒng)譜聚類算法僅考慮數(shù)據(jù)點對點間的相互關(guān)系而未考慮數(shù)據(jù)間可能隱藏的復雜的相關(guān)性的問題,提出一種基于超圖和自表征的譜聚類方法。首先,建立數(shù)據(jù)的超圖,得到超圖的拉普拉斯矩陣表示;然后利用l_(2,1)-范數(shù)對樣本進行行稀疏自表征,同時融入超圖來描述數(shù)據(jù)間多層次的相互關(guān)系;最后,利用生成的自表征系數(shù)進行譜聚類。利用基于超圖的樣本自表征技術(shù)考慮了樣本之間復雜的相關(guān)性。通過在Hopkins155等數(shù)據(jù)集上的實驗表明,在聚類錯誤率評判標準下,算法優(yōu)于現(xiàn)有基于普通圖的譜聚類算法SSC、SRC等。
[Abstract]:A spectral clustering method based on hypergraph and self-representation is proposed to solve the problem that the traditional spectral clustering algorithm only considers the data point-to-point relationship without considering the complex correlation that may be hidden between the data. Firstly, the hypergraph of the data is established, and the Laplace matrix representation of the hypergraph is obtained. Then, the row sparse self-representation of the sample is performed by using the L / S _ 2 / 1 / -norm, and the hypergraph is incorporated to describe the multi-level interrelation between the data. The generated self-characterization coefficients are used for spectral clustering. The complex correlation between samples is considered by using hypergraph-based self-representation technique. Experiments on Hopkins155 and other data sets show that the proposed algorithm is superior to the existing spectral clustering algorithm based on common graphs under the criterion of clustering error rate.
【作者單位】： 廣西師范大學廣西多源信息挖掘與安全重點實驗室;廣西師范學院計算機與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61450001,61263035,61573270) 國家“973”計劃資助項目(2013CB329404) 中國博士后科學基金資助項目(2015M570837) 廣西自然科學基金資助項目(2012GXNSFGA060004,2015GXNSFCB139011,2015GXNSFAA139306) 廣西研究生教育創(chuàng)新計劃資助項目(YCSZ2016045,XYCSZ2017064)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1851124