【摘 要】
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在无监督聚类特征选择过程中,局部欧氏度量可能置乱局部流形的拓扑结构,影响所选特征的聚类性能。为此,提出一种基于Grassmann流形的多聚类特征选择算法。利用局部主成分分析
【机 构】
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西安理工大学印刷包装工程学院,西安理工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61073092);国家国际科技合作专项基金资助项目(2011DFR10480);陕西省教育厅自然科学专项基金资助项目(2010JK718)
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在无监督聚类特征选择过程中,局部欧氏度量可能置乱局部流形的拓扑结构,影响所选特征的聚类性能。为此,提出一种基于Grassmann流形的多聚类特征选择算法。利用局部主成分分析逼近数据点的切空间,获取局部数据的主要变化方向。根据切空间构造Grassmann流形,通过测地距保留局部数据的流形拓扑结构,以L1范数优化逼近流形拓扑,选择利于聚类的原本数据特征。实验结果验证了该算法的有效性。
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