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无需特征分解的快速谱聚类算法
刘静姝, 王莉, 刘惊雷
计算机应用
2020, 40 (12):
3413-3422.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020061040
为了解决样本数较大时，传统谱聚类算法执行特征分解消耗时间过大的问题，提出了一种无需特征分解的快速谱聚类算法，通过乘法更新迭代来降低时间开销。首先，利用Nyström方法进行随机采样，建立了采样矩阵和原始矩阵之间的关系；其次，基于乘法更新原理实现矩阵指示器矩阵的迭代更新；最后，在理论上对所设计算法进行了正确性和收敛性分析。在广泛使用的五个真实数据集和三个人工合成数据集上进行测试。实验结果表明，在真实数据集上，所提算法的标准互信息（NMI）平均值为0.45，与
k-means聚类算法相比提高了12.50%；运行时间为61.73 s，与传统谱聚类算法相比减少了61.13%；而且表现性能优于层次聚类算法，验证了该算法的有效性。
参考文献 |
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