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块对角引导 DBSCAN 聚类
介绍了一个改进版本的 DBSCAN 算法，利用相似性图的块对角特性来引导聚类过程，通过未知排列构建图，并通过梯度下降求解，最终生成块对角图结构，以提供自动和交互式聚类分析的基础。
PDF3 months ago
聚类联邦学习的总变差最小化分析
联邦学习应用中的一个关键挑战是本地数据集的统计异质性。聚类联邦学习通过确定大致同质的本地数据集群来解决这一挑战。广义总变差最小化是最近一种用于聚类联邦学习的方法。该方法需要通过领域专长或数据驱动的图学习技术来获取相似性图。在一个广泛适用的聚
PDF4 months ago
使用核密度估计方法快速逼近相似图
提出了一种基于核密度估计问题的算法框架，用于构造稀疏近似的全连接相似度图，从而保留其聚类结构，与 scikit-learn 库和 FAISS 库的实现相比，在多个数据集上显著提升了性能。
PDF9 months ago
AAAIFedSpectral+: 基于联邦学习的谱聚类
该研究针对图聚类中的计算开销和数据隐私问题，提出了一种基于联邦学习的谱聚类算法（FedSpectral），并设计了相似度度量标准，该算法相对于全局聚类具有较高的相似性。
PDFa year ago
EMNLP在相似性图上学习基于语境的单词含义表示
本文提出了一种新的方法来学习基于视觉的单词含义表示，即在底层模态特定的词语表示上建立相互通信的图形，通过模拟人类相似性判断和概念分类来验证其能力，名为分层多模态相似性图嵌入（HM-SGE）。
PDF3 years ago
一种改进的层次聚类树代价函数
提出了一种新的代价函数，基于 Dasgupta 的代价函数，解决了旧代价函数无法度量原始相似图与分层结构一致性的问题，并提出了一个多项式时间算法进行计算。
PDF6 years ago
AAAI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
PDF7 years ago
一种基于图形的多元和对象数据双样本检验新方法
本文介绍了一种新的基于样本汇总上的相似性图构建的新型检验统计量，适用于多元数据和非欧几里得数据，可以通过定义样本空间上的不相似性度量，使用于匹配观测研究中的协变量平衡评估和比较网络数据等问题，并在模拟研究中表现出明显的功效提升。
PDF11 years ago
构建 L2 - 图用于鲁棒子空间学习和子空间聚类
本文提出一种基于 L2-Graph 的新方法，通过证明不同线性投影空间共享的性质构建一种稀疏的相似性图，而非从输入空间消除错误来消除其对表示空间的影响，并在此基础上发展出更准确、更健壮和更高效的子空间聚类和学习算法。
PDF12 years ago