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图优化的低秩双随机分解聚类

Graph-optimized low-rank doubly stochastic decomposition for clustering
张涛
胡恩良
余景丽
云南师范大学 数学学院, 昆明 650500

摘要

低秩双随机矩阵分解聚类(low-rank doubly stochastic matrix decomposition for cluster analysis,DCD)通过最小化KL(Kullback-Leibler)散度准则:KL(A,S),从图关联矩阵S中获得一个非负低秩双随机矩阵分解:A=UUT(U≥0),并以U作为类标签矩阵进行聚类。在DCD方法中,因矩阵S是固定不可变的,故S初始取值选取的好坏对聚类结果有极大影响,这导致了它缺乏稳定性。针对这一问题,提出了一种基于图优化的DCD方法,将图关联矩阵S和DCD的优化集成在统一框架中,这改进和拓展了原始的DCD方法。实验结果表明,与DCD方法相比,图优化的DCD方法具有更好的聚类精确度和稳定性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61663049,61165012)
云南师范大学研究生科研创新基金项目(yjs201678)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0874
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 355-357
文章编号: 1001-3695(2019)02-009-0355-03

发布历史

[2019-02-05] 印刷出版

引用本文

张涛, 胡恩良, 余景丽. 图优化的低秩双随机分解聚类 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 355-357. (Zhang Tao, Hu Enliang, Yu Jingli. Graph-optimized low-rank doubly stochastic decomposition for clustering [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 355-357. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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