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Art韈ulo

Fast Constrained Spectral Clustering and Cluster Ensemble with Random ProjectionAgrupación espectral rápida y restringida y conjunto de clústeres con proyección aleatoria

Resumen

El método de clustering espectral restringido (CSC) puede mejorar en gran medida la precisión del clustering con la incorporación de información de restricción en el clustering espectral y, por lo tanto, se ha prestado mucha atención académica. En este artículo, proponemos un algoritmo de CSC rápido mediante la codificación de la construcción de gráficos basados en puntos de referencia en un nuevo modelo de CSC y la aplicación de un muestreo aleatorio para reducir el tamaño de los datos después de la incrustación espectral. En comparación con el modelo original, el nuevo algoritmo obtiene resultados similares con el aumento del tamaño de su modelo de forma asintótica; en comparación con el algoritmo CSC más eficiente conocido, el nuevo algoritmo se ejecuta más rápido y tiene un rango más amplio de conjuntos de datos adecuados. Mientras tanto, también se propone un algoritmo de cluster ensemble semisupervisado escalable mediante la combinación de nuestro rápido algoritmo CSC y la reducción de la dimensionalidad con proyección aleatoria en el proceso de clustering ensemble espectral. Demostramos mediante la presentación de análisis teóricos y resultados empíricos que el nuevo algoritmo de cluster ensemble tiene ventajas en términos de eficiencia y eficacia. Además, la preservación aproximada de la proyección aleatoria en la precisión del clustering demostrada en la etapa de clustering de consenso es también adecuada para el clustering de k-means ponderado y, por lo tanto, da la garantía teórica a este tipo especial de clustering de k-means donde cada punto tiene su peso correspondiente.

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