计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2007年
2期
201-203
,共3页
高琰%谷士文%唐琎%蔡自兴
高琰%穀士文%唐琎%蔡自興
고염%곡사문%당진%채자흥
谱聚类%机器学习%图划分
譜聚類%機器學習%圖劃分
보취류%궤기학습%도화분
最近几年,谱聚类方法在模式识别中得到了广泛的应用.与传统的聚类方法比较,它具有能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解的优点.本文着重介绍了谱方法的基本原理、相应的算法、研究状况及其在模式识别领域中的应用,同时指出了它的关键问题与未来的研究方向.
最近幾年,譜聚類方法在模式識彆中得到瞭廣汎的應用.與傳統的聚類方法比較,它具有能在任意形狀的樣本空間上聚類,且收斂于全跼最優解的優點.本文著重介紹瞭譜方法的基本原理、相應的算法、研究狀況及其在模式識彆領域中的應用,同時指齣瞭它的關鍵問題與未來的研究方嚮.
최근궤년,보취류방법재모식식별중득도료엄범적응용.여전통적취류방법비교,타구유능재임의형상적양본공간상취류,차수렴우전국최우해적우점.본문착중개소료보방법적기본원리、상응적산법、연구상황급기재모식식별영역중적응용,동시지출료타적관건문제여미래적연구방향.
