谱聚类算法的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 谱聚类算法介绍 | 第12-19页 |
| 1.1 谱聚类算法背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 大数据 | 第12页 |
| 1.1.2 数据挖掘 | 第12-14页 |
| 1.2 聚类分析 | 第14-17页 |
| 1.2.1 传统聚类算法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 现代聚类算法 | 第16-17页 |
| 1.3 谱聚类算法现状 | 第17-19页 |
| 2 谱聚类算法原理 | 第19-27页 |
| 2.1 谱聚类矩阵 | 第19-22页 |
| 2.1.1 相似矩阵 | 第19-20页 |
| 2.1.2 Laplace矩阵 | 第20-22页 |
| 2.2 高斯核函数 | 第22-23页 |
| 2.3 图的分割 | 第23-25页 |
| 2.4 面临的问题 | 第25-27页 |
| 3 基于特征向量自动选取的谱聚类算法 | 第27-34页 |
| 3.1 算法相关概念 | 第27-29页 |
| 3.1.1 非对称规范Laplace矩阵及其性质 | 第27-28页 |
| 3.1.2 全局尺度高斯核函数 | 第28-29页 |
| 3.2 基于特征向量自动选取的谱聚类算法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第30-31页 |
| 3.3 数值实验及结论 | 第31-34页 |
| 4 正则化低秩子空间谱聚类算法 | 第34-41页 |
| 4.1 算法相关概念 | 第34-36页 |
| 4.1.1 不适定问题与正则化 | 第34页 |
| 4.1.2 低秩矩阵分解 | 第34-36页 |
| 4.2 正则化低秩子空间谱聚类算法 | 第36-37页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第36页 |
| 4.2.2 算法步骤 | 第36-37页 |
| 4.3 数值实验及结论 | 第37-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第46页 |
