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基于核集合的大数据快速Kernel Grower 聚类方法

常亮 邓小明 郑碎武 王永庆

常亮, 邓小明, 郑碎武, 王永庆. 基于核集合的大数据快速Kernel Grower 聚类方法. 自动化学报, 2008, 34(3): 376-382. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00376
引用本文: 常亮, 邓小明, 郑碎武, 王永庆. 基于核集合的大数据快速Kernel Grower 聚类方法. 自动化学报, 2008, 34(3): 376-382. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00376
CHANG Liang, DENG Xiao-Ming, ZHENG Sui-Wu, WANG Yong-Qing. Scaling up Kernel Grower Clustering Method for Large Data Sets via Core-Sets. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(3): 376-382. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00376
Citation: CHANG Liang, DENG Xiao-Ming, ZHENG Sui-Wu, WANG Yong-Qing. Scaling up Kernel Grower Clustering Method for Large Data Sets via Core-Sets. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(3): 376-382. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00376

基于核集合的大数据快速Kernel Grower 聚类方法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00376
详细信息
    通讯作者:

    常亮

Scaling up Kernel Grower Clustering Method for Large Data Sets via Core-Sets

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    Corresponding author: CHANG Liang
  • 摘要: Kernel Grower 是一种有效的核聚类方法, 它具有计算精度高的优点. 然而, Kernel Grower在应用中的一个关键问题是对于大规模数据运算速度缓慢, 这在很大程度上制约了该方法的应用. 本文提出了一种大规模数据的快速核聚类方法, 该方法通过近似最小包含球快速算法, 显著地提高了的Kernel Grower计算速度, 并且该方法的计算复杂度仅与样本个数成线性关系. 在人工数据集和标准测试集上的模拟实验均说明本文算法的有效性. 本文还给出该方法在真实彩色图像分割中应用.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-06-29
  • 修回日期:  2007-09-06
  • 刊出日期:  2008-03-20

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