基于三阶张量的大规模数据谱聚类集成算法
| Autor: | 仵匀政, 杜韬, 周劲, 陈迪, 王心耕 |
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| Jazyk: | čínština |
| Rok vydání: | 2024 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | 大数据, Vol 10, Iss 3, Pp 133-148 (2024) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2096-0271 |
| DOI: | 10.11959/j.issn.2096-0271.2024007 |
| Popis: | 为了降低大规模数据谱聚类计算负担，进一步提高聚类的准确性和鲁棒性，提出了一种基于三阶张量的大规模数据谱聚类集成算法。首先，提出一种混合代表最近邻近似方法构造数据间的稀疏亲和子矩阵；然后将稀疏亲和子矩阵表示为二部图，通过图分割的方法得到初步聚类结果；最后，提出三阶张量集成方法，将多个聚类结果进行融合，得到最终的聚类结果。在大规模的真实数据集和合成数据集上验证，相较经典的谱聚类算法、聚类集成算法以及近年来对其改进的算法，该算法表现出更优异的性能。 |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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