基于Nystr(o|¨)m扩展的谱聚类算法研究



基于Nystr(o\|¨)m扩展的谱聚类算法研究

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基于Nystr(o|¨)m扩展的谱聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-11页
· 谱聚类算法概述	第9-10页
· 本文组织结构	第10-11页
2 谱聚类算法综述	第11-22页
· 谱聚类相关理论	第11-14页
· 相似度图	第11-12页
· Laplacian矩阵	第12页
· 谱聚类算法	第12-14页
· 谱聚类算法热点问题及改进	第14-22页
· 参数σ的选择	第14-15页
· 相似度矩阵的改进	第15-16页
· 如何自动确定聚类个数	第16-17页
· 如何选择特征向量	第17-18页
· 利用约束信息的谱聚类	第18-20页
· 谱聚类应用于大规模数据	第20-22页
3 基于Nystrom扩展的谱聚类算法	第22-33页
· Nystrom扩展相关理论	第22-26页
· Nystrom扩展方法	第22-23页
· Nystrom扩展应用于谱聚类	第23-25页
· 特征向量的正交化	第25-26页
· Nystrom扩展的抽样算法	第26-32页
· 基于k-means中心点的抽样算法	第26-27页
· 最远最近抽样	第27页
· 基于随机策略的抽样	第27-28页
· 自适应的抽样策略	第28页
· 基于舒尔补的抽样算法	第28-30页
· 基于贪心策略的抽样算法	第30-31页
· 基于方差的增量抽样算法	第31-32页
· 带权重的Nystrom扩展技术	第32-33页
4 基于预测损失分析的增量抽样算法	第33-42页
· 算法动机	第33-35页
· 预测未抽样点的损失分析	第35-37页
· 基于损失分析的增量抽样算法	第37-39页
· 实现问题分析	第39-42页
· 时间复杂度	第39页
· 孤立点	第39-40页
· 抽样停止标准	第40-42页
5 实验结果与分析	第42-52页
· 聚类评价标准	第42-43页
· 参数设置	第43页
· 实验结果	第43-52页
· 人造数据集的聚类效果	第43-45页
· UCI数据集的聚类结果	第45-47页
· 大规模数据的实验效果	第47页
· 图像分割实验结果	第47-52页
结论	第52-53页
参考文献	第53-57页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第57-58页
致谢	第58-60 页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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