基于ε-邻域和拉普拉斯矩阵秩约束的谱聚类算法

发布时间：2021-01-29 02:16

　　为进一步扩充谱聚类算法的研究空间,提出一种基于ε-邻域和拉普拉斯矩阵秩约束的谱聚类算法。利用ε-邻域对亲和矩阵进行稀疏处理,再对拉普拉斯矩阵加上秩约束;以l_2,1范数为正则项参数来调整模型,使得模型学习到更合理的数据结构;利用交替迭代优化算法对模型求解。最后,在4个数据集上与其他几种聚类算法进行对比,验证结果表明了ε-RSC算法的有效性和可行性。 

【文章来源】：纺织高校基础科学学报. 2020,33(01)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

图 6 双月数据集的切分结果

人造数据集选取Cdata04数据集和双月数据集。Cdata04数据集由4个环型簇组成,形状如四叶草,如图1所示。叶子交汇的地方,由于数据间联系紧密,给聚类分析带来一定难度。双月型数据集是一类典型的非线性数据集,形状如两轮弯月,如图2所示。由于双月型数据的特殊分布,很多聚类算法容易将中间嵌入的地方混聚一类。图 2 双月型数据集

图 1 Cdata04数据集图3～4分别为Cdata04权重连接图和双月权重连接图,均以初始亲和矩阵为原始权重,将数据重新连接整理,将数据聚类问题转变为谱聚类图形最优切分问题。可以发现,整个权重图连线紧密,所有的点被划为一块。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]逐步混合截尾下竞争失效模型的统计分析与可靠性评估[D]. 吴敏.西北工业大学 2017
[2]屏蔽数据系统的可靠性分析[D]. 蔡静.西北工业大学 2017

硕士论文
[1]多元Gumbel型指数分布竞争失效产品加速寿命试验的统计分析及优化设计[D]. 梁丽芬.华东师范大学 2011



本文编号：3006099