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基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究
引用本文:易思,左小雷,黄小明,李治. 基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究[J]. 数学的实践与认识, 2016, 0(14): 163-172
作者姓名:易思  左小雷  黄小明  李治
作者单位:1. 华中农业大学经济管理学院,湖北武汉,430070;2. 华中农业大学理学院,湖北武汉,430070
摘    要:采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.

关 键 词:大数据  流形学习  多流形谱聚类  模拟退火遗传算法

Research on Multi-manifold Data Based on SMMC
Abstract:
Keywords:big data  manifold learning  spectral multi-manifold clustering  simulated annealing genetic algorithm
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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