贵州大学学报（自然科学版）
貴州大學學報（自然科學版）
귀주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUIZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2014年
5期
53-57
,共5页
谱聚类%联合聚类%图分割%奇异向量
譜聚類%聯閤聚類%圖分割%奇異嚮量
보취류%연합취류%도분할%기이향량
spectral clustering%combined clustering%graph segmentation%singular vectors
文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.
文檔聚類和詞聚類都是重要且被充分研究的問題.大多數現有的聚類算法針對文檔和詞是分彆聚類,不是同時的.本文提齣文檔集作為文檔和詞間的一箇二部圖的模型思想,使用這箇思想,聯閤聚類問題可以被看成二部圖的分割問題.為瞭解決圖的分割問題,使用一箇新的聯閤譜聚類算法,即使用適度規模的詞-文檔矩陣的奇異嚮量產生好的分割結果.譜算法得到一些最佳的性能,錶明奇異嚮量通過連續放鬆解決圖劃分的NP難問題.最後通過實驗結果驗證聯閤聚類算法在實踐中非常有效.
문당취류화사취류도시중요차피충분연구적문제.대다수현유적취류산법침대문당화사시분별취류,불시동시적.본문제출문당집작위문당화사간적일개이부도적모형사상,사용저개사상,연합취류문제가이피간성이부도적분할문제.위료해결도적분할문제,사용일개신적연합보취류산법,즉사용괄도규모적사-문당구진적기이향양산생호적분할결과.보산법득도일사최가적성능,표명기이향량통과련속방송해결도화분적NP난문제.최후통과실험결과험증연합취류산법재실천중비상유효.
