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基于自适应图调节和低秩矩阵分解的鲁棒聚类
被引量:
1
1
作者
李心雨
范辉
刘惊雷
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期21-38,共18页
聚类是数据挖掘和机器学习领域的重要研究内容,一般会先基于数据样本构建相似图,再基于相似图将样本划分到相应的类中。但是真实的数据经常被损坏,导致学习的相似图不准确,从而直接影响聚类结果。为解决这些问题,提出一种面向鲁棒聚类...
聚类是数据挖掘和机器学习领域的重要研究内容,一般会先基于数据样本构建相似图,再基于相似图将样本划分到相应的类中。但是真实的数据经常被损坏,导致学习的相似图不准确,从而直接影响聚类结果。为解决这些问题,提出一种面向鲁棒聚类的自适应图调节和低秩矩阵分解的方法,该方法的核心思想是:将原始数据X分解为纯净数据D和噪声数据S,再基于纯净数据构造拉普拉斯矩阵并进行自适应图调节。随后,给出一个联合学习框架,将数据分离、自适应图正则、噪声消除和低秩矩阵分解集成到一个目标函数中。利用增广拉格朗日乘子法分别更新变量。最后,在理论上证明算法的收敛性并进行实验。实验结果表明所提出的方法与现有一些方法相比有一定优越性。
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关键词
鲁棒聚类
L_(2
1)范数
低秩矩阵分解
自适应图调节
增广拉格朗日乘子法
原文传递
题名
基于自适应图调节和低秩矩阵分解的鲁棒聚类
被引量:
1
1
作者
李心雨
范辉
刘惊雷
机构
山东工商学院计算机科学与技术学院
山东省高等学校未来智能计算协同创新中心
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期21-38,共18页
基金
国家自然科学基金资助项目(62002200,61772319)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2020QF012)。
文摘
聚类是数据挖掘和机器学习领域的重要研究内容,一般会先基于数据样本构建相似图,再基于相似图将样本划分到相应的类中。但是真实的数据经常被损坏,导致学习的相似图不准确,从而直接影响聚类结果。为解决这些问题,提出一种面向鲁棒聚类的自适应图调节和低秩矩阵分解的方法,该方法的核心思想是:将原始数据X分解为纯净数据D和噪声数据S,再基于纯净数据构造拉普拉斯矩阵并进行自适应图调节。随后,给出一个联合学习框架,将数据分离、自适应图正则、噪声消除和低秩矩阵分解集成到一个目标函数中。利用增广拉格朗日乘子法分别更新变量。最后,在理论上证明算法的收敛性并进行实验。实验结果表明所提出的方法与现有一些方法相比有一定优越性。
关键词
鲁棒聚类
L_(2
1)范数
低秩矩阵分解
自适应图调节
增广拉格朗日乘子法
Keywords
robust clustering
L_(2,1)norm
low-rank matrix decomposition
adaptive graph regularization
augmented Lagrange multiplier method
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应图调节和低秩矩阵分解的鲁棒聚类
李心雨
范辉
刘惊雷
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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