Dec, 2023

一种新的稻谱聚类算法

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TL;DR基于物种的表型特征的聚类性状，我们通过使用概率采样和光谱聚类算法，提出了一种新的聚类算法，该算法在构建相似性矩阵、尺度缩放和采样概率计算等方面进行了改进。通过对 1865 个水稻物种的实验，我们证明了新的采样光谱聚类算法在轮廓系数方面比层次聚类算法表现好了 61％，而且由于采用了采样技术，我们的新算法比层次聚类算法速度显著提高。
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发现论文，激发创造
  • 利用随机分箱特征进行可扩展的谱聚类

    使用随机分箱特征（RB）的新型可扩展谱聚类方法，通过内积计算大型稀疏特征矩阵来近似图相似性（核）矩阵，然后使用最先进的奇异值分解（SVD）求解器有效地计算此大型矩阵的特征向量，从而将计算成本从二次降至线性，同时实现类似的精度和更快的收敛。

    May, 2018

  • 基于局部线性逼近的谱聚类

    本文研究了一种基于局部线性逼近残差的高阶谱聚类方法，考虑了聚类过程中的数据噪声和异常值问题，并在实验中验证了该算法具有更好的聚类效果。

    Jan, 2010

  • 压缩谱聚类

    本文提出了一种基于图信号处理的方法，采用图滤波和随机采样技术加速生成 Laplacian 矩阵特征向量和 k-means 聚类算法步骤，该方法在控制误差的同时计算时间效率可达到数个数量级的提升，并在人工合成数据和真实网络数据集上进行测试。

    Feb, 2016

  • 改进的谱聚类算法分析

    本文探讨了基于谱算法的图分割技术，阐述了相关算法在数据分析中的应用，通过对图的一定假设条件，通过优化谱嵌入图算法的表现提供更好性能保证。

    Dec, 2019

  • 使用随机信号的图滤波加速光谱聚类

    本文提出了一种基于图信号处理的快速谱聚类算法，通过使用图滤波器对随机信号进行谱聚类距离矩阵的估计，利用这些随机向量的随机性来估计聚类数目 k，相较于传统谱聚类方法，我们的方法在大规模数据集上表现相当且速度至少快二倍。

    Sep, 2015

  • 带最优图的统一谱聚类

    本文提出了一种改进的光谱聚类算法，旨在解决预定义的相似性图可能不是合适的聚类结果，并且传统离散化解决方法与光谱解决方案可能不一致的问题，并引入多核学习来解决如何选择最适合特定数据集的核的应用挑战。实验结果表明，该方法相比于现有的聚类方法具有更好的性能。

    Nov, 2017

  • SpectralNet 的随机投影树相似度度量

    本研究利用神经网络分离数据内嵌，提出了一种基于 rpTree 相似性度量的 SpectralNet 相似性度量方法来进行图聚类，实验证明，与基于距离度量的 $k$-nn 图相比，基于 rpTrees 的 SpectralNet 能够获得更好的聚类准确性。

    Feb, 2023

  • 通过幂法的谱聚类 —— 可证明性

    本文通过理论分析证明，在光谱聚类时，使用小量的幂迭代即可通过近似特征向量来达到接近最优的 K-means 聚类结果。

    Nov, 2013

  • 相似性和聚类的双生学习：统一的核方法

    为解决相似性测量困难及非线性相似性未被充分考虑等问题，在核空间中提出一种模型，同时学习聚类指示器矩阵和相似度信息，并通过多核学习能力进一步扩展模型以选择最合适的内核。该模型可自动完成三个子任务以获得最佳聚类解决方案。

    May, 2017

  • 基于随机主成分分析的高光谱图像分类

    本文研究了利用主成分分析（PCA）和随机主成分分析（R-PCA）结合支持向量机（SVM）和轻量级梯度提升机（LightGBM）对高光谱图像进行分类的方法，实验结果表明，对于 Indian Pines 和 Pavia University 两个数据集，PCA 在 SVM 方面表现优于 R-PCA，但在 LightGBM 方面表现相近，Pavia University 和 Indian Pines 的最高分类准确率分别为 0.9925 和 0.9639。

    Mar, 2024