机器学习中谱聚类方法的研究

计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (2): 201-203.

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机器学习中谱聚类方法的研究

高琰谷士文唐琎蔡自兴

中南大学信息科学与工程学院,长沙410075

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
国家自然科学基金重点项目（60234030）.

GAO Yan ,GU Shi-Wen ,TANG Jin ,CAI Zi-Xing （College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 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。

关键词: 谱聚类机器学习图划分

Abstract: Recently spectral clustering has wide application in pattern recognition. Comparing with traditional clustering methods, it has ＂global＂ optima solution. This paper introduces the principle, algorithms of spectral clustering, and the application in patter

Key words: Spectral clustering,Machine learning,Graph partition

高琰谷士文唐琎蔡自兴. 机器学习中谱聚类方法的研究[J]. 计算机科学, 2007, 34(2): 201-203. https://doi.org/

GAO Yan ,GU Shi-Wen ,TANG Jin ,CAI Zi-Xing （College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075）. [J]. Computer Science, 2007, 34(2): 201-203. https://doi.org/

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