基于最小包含球的大数据集快速谱聚类算法
GRC(Graph-based Relaxed Clustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-Constrained Minimal Enclosing Ball,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.
谱聚类、大数据集、最小包含球、线性时间复杂度
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60773206,60903100,90820002;国家863高技术研究发展计划2007AA1Z158,2006AA10Z313;教育部新世纪优秀人才计划NCET-06-0487;江苏省自然科学基金BK2009067
2010-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
2035-2041
