基于平衡分层K均值的正交无监督大型图嵌入降维算法

为了降低大规模数据集降维的计算代价,提出一种基于平衡分层K均值的正交无监督图嵌入降维方法。该文给出局部保持投影和谱回归等价的充分必要条件;基于平衡分层K-means的锚生成策略,构建加快局部保持投影求解过程的特殊相似矩阵;再结合正交约束,提出正交化无监督大型图嵌入降维方法;在几种公开数据集上进行扩展实验,结果表明提出的方法能够对大规模数据集实现高效快速的降维。