| 数据的多流形结构分析 |
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| 引用本文： | 呙星,钱惟贤,许春根,谢建春,许孟,顾国华,陈钱,陈浩,李昕.数据的多流形结构分析[J].数学的实践与认识,2016(14):200-207. |
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| 作者姓名： | 呙星 钱惟贤 许春根 谢建春 许孟 顾国华 陈钱 陈浩 李昕 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京,210094;2. 南京理工大学理学院,江苏南京,210094 |
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| 摘 要： | 建立了基于ALM和权值的LRR聚类改进模型,对高维数据进行分析,将其分为两个独立的子空间,并与传统k-means聚类模型进行对比,采用评价指标模型对聚类结果进行评价分析.提出的LRR聚类改进模型在正则项引入了权重系数w,可以更好地将扰动分开,求解结果及评价指标均有效地验证了其稳定性、精确度等性能均有所提升.建立了SMMC改进模型,对机器工件外部边缘轮廓进行分类.从求解结果可看出该模型非常适合用于处理混合多流形聚类问题,对于比较复杂的曲线有着很好的分类性能.按照数据预处理、数据建模分析、模型结果评价步骤,通过使用谱聚类分析和多流形学习方法,对所给出的高维数据进行分析和处理,并通过评价模型得出相应的评价指标,对数据的多流形结构进行了深入的研究和探讨.
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| 关 键 词： | 谱聚类 稀疏子空间 多流形学习 评价指标 |
Multi-manifold Structure Analysis of Data |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | spectral clustering sparse subspace multi-manifold learning evaluation indicators |
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