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联合结构化图学习与l1范数谱嵌入的鲁棒聚类算法

Submit Time: 2020-09-28
Author: 汤立伟 1 ; 张家珲 1 ; 彭勇 1 ; 孔万增 1 ;
Institute: 1.杭州电子科技大学 计算机学院;

Abstracts

谱聚类算法一般是在给定的输入图上进行谱分解,然后通过后置处理(如K均值聚类或谱旋转)得到最终的聚类结果。此类方法存在两个不足:a)将图的构造与谱分解割裂成两个独立的阶段,导致了结果的次优性;b)常用的基于l2范数度量谱特征向量的相似性具有噪声敏感性。为了克服上述两点不足,提出基于联合结构化图学习与l1范数谱嵌入的鲁棒聚类算法(记为CLRL1)。在该算法框架下,一方面图的学习过程与聚类过程可以有效结合起来进行协同优化,另一方面l1范数的使用可以很好地约束谱特征向量的相似性以提升算法的鲁棒性。在多个常用数据集上进行的实验结果表明,改进的算法聚类性能得到了明显的提升。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 汤立伟,张家珲,彭勇,孔万增.(2020).联合结构化图学习与l1范数谱嵌入的鲁棒聚类算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:202009.00114] (Click&Copy)
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[V1] 2020-09-28 14:16:15 chinaXiv:202009.00114V1 Download
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