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谱聚类算法综述
引用本文:蔡晓妍,戴冠中,杨黎斌.谱聚类算法综述[J].计算机科学,2008,35(7):14-18.
作者姓名:蔡晓妍  戴冠中  杨黎斌
作者单位:西北工业大学自动化学院,西安710072
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点.谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点.本文首先介绍了图论方法用于聚类的基本理论,然后根据图划分准则对谱聚类算法进行分类,着重阐述了各类中的典型算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结并提出了几个有价值的研究方向.

关 键 词:谱聚类  谱图理论  图划分

Survey on Spectral Clustering Algorithms
CAI Xiao-yan,DAI Guan-zhong,YANG Li-bin.Survey on Spectral Clustering Algorithms[J].Computer Science,2008,35(7):14-18.
Authors:CAI Xiao-yan  DAI Guan-zhong  YANG Li-bin
Affiliation:CAI Xiao-yan DAI Guan-zhong YANG Li-bin (College of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi\'an 710072,China)
Abstract:Spectral clustering algorithms are newly developing technique in recent years.Unlike the traditional clustering algorithms,these apply spectral graph theory to solve the clustering of non-convex sphere of sample spaces,so that they can be converged to global optimal solution.In this paper,the clustering principle based on graph theory is first introduced,and then spectral clustering algorithms are categorized according to rules of graph partition,and typical algorithms are studied emphatically,as well as th...
Keywords:Spectral clustering  Spectral graph theory  Graph partition  
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