基于核函數(shù)的譜嵌入聚類(lèi)KSEC模型
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譜嵌入聚類(lèi)（SEC）算法要求樣本滿(mǎn)足流形假設(shè)，樣本標(biāo)簽總是可以嵌入到一個(gè)線(xiàn)性空間中去，這為線(xiàn)性可分?jǐn)?shù)據(jù)的譜嵌入聚類(lèi)問(wèn)題提供了新的思路，但該算法使用的線(xiàn)性映射函數(shù)不適用于處理高維非線(xiàn)性數(shù)據(jù)。針對(duì)這一問(wèn)題，通過(guò)核化線(xiàn)性映射函數(shù)，建立了基于核函數(shù)的譜嵌入聚類(lèi)（ KSEC）模型，該模型既能解決線(xiàn)性映射函數(shù)不能處理非線(xiàn)性數(shù)據(jù)的問(wèn)題，又實(shí)現(xiàn)了對(duì)高維數(shù)據(jù)的核降維。在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明，使用所提算法后聚類(lèi)正確率平均提高了13. 11%，最高可提高31. 62%，特別在高維數(shù)據(jù)上平均提高了16. 53%，而且在算法關(guān)于參數(shù)的敏感度實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)算法的穩(wěn)定性更好。所以改進(jìn)后的算法對(duì)高維非線(xiàn)性數(shù)據(jù)具有很好的聚類(lèi)效果，獲得了比傳統(tǒng)譜嵌入聚類(lèi)算法更高的聚類(lèi)準(zhǔn)確率和更好的聚類(lèi)性能。所提方法可以用于諸如遙感影像這類(lèi)復(fù)雜圖像的處理領(lǐng)域。
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