基于LPCA的谱聚类算法

来源：计算机应用研究杂志2019年第11期北京时间：

作者：童涛,文国秋,谭马龙,吴林,杜婷婷,

单位：广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林541004；

摘要：针对传统谱聚类在构建关系矩阵时只考虑样本的全局特征而忽略样本的局部特征、在聚类划分时通常需要指定聚类个数、无法对交叉点进行正确划分等问题，提出了一种改进的基于局部主成分分析和连通图分解的谱聚类算法。首先自动学习挑选数据集的中心点，然后使用局部主成分分析得到数据集的关系矩阵，最后用连通图分解算法完成对关系矩阵的划分。实验结果表明该改进算法性能优于现有经典算法。

关键词：局部主成分分析,谱聚类,连通图分解,交叉点,

基金资助：国家重点研发计划资助项目(2016YFB1000905)；国家自然科学基金资助项目(61170131,61263035,61573270,90718020)；国家“973”计划资助项目(2013CB329404)；中国博士后科学基金资助项目(2015M570837)；广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFCB139011,2015GXNSFAA139306)；广西研究生教育创新计划项目(YCSW2019072)；；