图优化的低秩双随机分解聚类
Graph-optimized low-rank doubly stochastic decomposition for clustering
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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