[发明专利]一种基于图学习的快速谱嵌入聚类方法在审
| 申请号： | 202011041375.4 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112132224A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 林郭权;杨晓君;郭春炳;阳琴;蔡湧达;许裕雄 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 尹君君 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图学习的快速谱嵌入聚类方法，本发明的有益效果是，通过近邻方法构造二部图，二部图包含了原始数据点与锚点、锚点与锚点之间的联系，并通过对二部图快速谱嵌入得到数据的低维表示，然后更新自适应近邻图结构，并用其来修正原来的二部图结构，学习到更好的数据点与锚点的二部图结构；通过迭代更新，最终得到具有c个连通域的自适应近邻图结构。得到最优的图结构的同时，也得到了聚类的结果。本发明提出的算法在多个基准数据集上获得了较好的聚类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 快速 嵌入 方法 | ||
【主权项】：
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