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擬陣約束下最大化子模函數的模型及其算法的一種熵聚類方法

大小:0.52 MB 人氣: 2017-11-27 需要積分:3

  本文提出了一個新的帶有信息熵的聚類目標函數,它是由基于圖論的隨機路徑的熵率和平衡項兩部分組成。熵率有利于形成緊湊和均勻的聚類,平衡函數鼓勵相似度比較高的對象才能聚類,并懲罰那些相似度比較低的對象。首先構造了與數據關聯的賦權無向圖,并發現這種構造誘導出一個擬陣,它是一個組合在向量空間中推廣線性獨立概念的結構。接著得到了擬陣約束下最大化子模函數的模型。最后根據目標函數的單調性、遞增性和下模性,開發了一個高效的貪婪算法并討論了它的性能保證。最后根據數值實驗,與已有的算法做了比較,說明了該算法的有效性。
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