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谱聚类算法综述
被引:184
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
蔡晓妍
戴冠中
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
西北工业大学自动化学院
戴冠中
杨黎斌
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机构:
西北工业大学自动化学院
杨黎斌
机构
:
[1]
西北工业大学自动化学院
来源
:
计算机科学
|
2008年
/ 07期
关键词
:
谱聚类;
谱图理论;
图划分;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
:
摘要
:
谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点。谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。本文首先介绍了图论方法用于聚类的基本理论,然后根据图划分准则对谱聚类算法进行分类,着重阐述了各类中的典型算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结并提出了几个有价值的研究方向。
引用
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页数:5
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Data clustering[J] . A. K. Jain,M. N. Murty,P. J. Flynn.ACM Computing Surveys (CSUR) . 1999 (3)
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