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2021年 3月24日下午，“统计大讲堂”系列讲座第146讲举行。本次讲座采取在线会议及直播的方式，邀请加州大学伯克利分校博士后廖振宇作题为“大维数据谱聚类算法的性能与复杂度权衡”的报告。讲座由师资博士后王睿老师主持，中国人民大学统计学院王星、许王莉等教师与众多学生参与本次讲座。
基于密度调整的改进自适应谱聚类算法
自适应 尺度参数 多重尺度数据集
2014/10/11
针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效...