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基于最小二乘法的判别嵌入式聚类算法
被引量:
4
1
作者
支晓斌
芦玉良
《西安邮电大学学报》
2018年第2期55-60,共6页
改进判别嵌入式聚类算法,以提高其对高维大样本数据的聚类效率。先利用共轭梯度迭代方法求解以类标号编码矩阵为目标的最小二乘问题,得到数据的变换矩阵,对数据进行降维预处理,再进行判别嵌入式聚类。对数据的降维预处理可减少原算法的...
改进判别嵌入式聚类算法,以提高其对高维大样本数据的聚类效率。先利用共轭梯度迭代方法求解以类标号编码矩阵为目标的最小二乘问题,得到数据的变换矩阵,对数据进行降维预处理,再进行判别嵌入式聚类。对数据的降维预处理可减少原算法的时间复杂度,提高聚类效率。
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关键词
判别嵌入式聚类
数据降维
最小二乘法
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职称材料
题名
基于最小二乘法的判别嵌入式聚类算法
被引量:
4
1
作者
支晓斌
芦玉良
机构
西安邮电大学理学院
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《西安邮电大学学报》
2018年第2期55-60,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671377)
陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8307)
文摘
改进判别嵌入式聚类算法,以提高其对高维大样本数据的聚类效率。先利用共轭梯度迭代方法求解以类标号编码矩阵为目标的最小二乘问题,得到数据的变换矩阵,对数据进行降维预处理,再进行判别嵌入式聚类。对数据的降维预处理可减少原算法的时间复杂度,提高聚类效率。
关键词
判别嵌入式聚类
数据降维
最小二乘法
Keywords
discriminative embedded clustering
data dimensionality reduction
least square method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
基于最小二乘法的判别嵌入式聚类算法
支晓斌
芦玉良
《西安邮电大学学报》
2018
4
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