基于最優投影的半監督聚類算法
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標簽：聚類算法(12092)
針對譜聚類算法在解決高維、大數據量的聚類問題時出現的效率不高和準確率明顯下降的問題進行了研究，并在此研究基礎上結合最優投影理論和Nystrom抽樣提出了基于最優投影的半監督譜聚類算法（semi-su-pervised spectral clustering based on the optimal projection，SSOP）。該算法從高內聚低耦合的聚類目標出發，根據少量的監督信息計算類內以及類間離散度求得最優投影方向，從而區分各屬性的重要程度，在此基礎上使用了Nystrom抽樣來降低特征分解時間復雜度以達到在提高聚類算法準確率的基礎上提高算法的效率。實驗結果表明，該方法能夠有效地提高聚類的準確率和效率。
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