本文關鍵詞：基于局部保留投影的多可選聚類發(fā)掘算法

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【摘要】：絕大多數(shù)的聚類分析算法僅能得到單一的聚類結果,考慮到數(shù)據(jù)的復雜程度普遍較高,以及看待數(shù)據(jù)的視角不同,所得到的聚類結果在保證其合理性的基礎上應當是不唯一的,針對此問題,提出了一個新的算法RLPP,用于發(fā)掘多種可供選擇的聚類結果。RLPP的目標函數(shù)兼顧了聚類質(zhì)量和相異性兩大要素,采用子空間流形學習技術,通過新的子空間不斷生成多種互不相同的聚類結果。RLPP同時適用于線性以及非線性的數(shù)據(jù)集。實驗表明,RLPP成功地發(fā)掘了多種可供選擇的聚類結果,其性能相當或優(yōu)于現(xiàn)有的算法。
【作者單位】： 江南大學數(shù)字媒體學院;
【關鍵詞】： 可供選擇的聚類結果 無監(jiān)督學習 流形學習 多聚類 特征分解
【基金】：國家自然科學基金項目(61272210)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 大多數(shù)傳統(tǒng)的聚類算法僅僅能得到單個結果,但是當對復雜數(shù)據(jù)進行聚類分析時,很可能存在多個具有合理性的聚類結果。這一特點在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得尤為明顯,例如文本、圖像、基因數(shù)據(jù)等,這些數(shù)據(jù)具有多種特征,而不同的特征子空間往往會得到完全不同的聚類結果,同時每一種結果都能

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