【摘 要】
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基于空间变换的聚类(CST:Clustering based on Space Transformation)是本文提出的一个新的聚类算法统一框架,其旨在提高单个聚类算法的有效性和普适性,并缓解用户对选择合适聚类算法的困难和选择合适参数的困难。空间变换是将原始的欧氏距离空间通过非线性的映射,建立到一个新的相似度空间。不同于深度学习的特征空间提取,这里的空间变换的映射是显式的,具有可解释性的,更适用
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基于空间变换的聚类(CST:Clustering based on Space Transformation)是本文提出的一个新的聚类算法统一框架,其旨在提高单个聚类算法的有效性和普适性,并缓解用户对选择合适聚类算法的困难和选择合适参数的困难。空间变换是将原始的欧氏距离空间通过非线性的映射,建立到一个新的相似度空间。不同于深度学习的特征空间提取,这里的空间变换的映射是显式的,具有可解释性的,更适用于聚类算法研究。在这个新的相似度空间中,聚类的结构信息更加凸显。对于聚类的有用信息来说,在不减少正面信息的情况下,大大减少负面信息,使其最终所保留的信息更易于被传统的聚类算法所处理,并保持对数据中的离群点和异常点有一定的鲁棒性。本文以谱聚类的使用为例,通过对其输入矩阵的空间变换,来观察聚类的最终效果。本文研究了两类空间变换的范式的有效性和普适性,并试图讨论空间变换对聚类结果的影响因素。为了自动选择合适的空间变换的聚类结果,本文提出使用聚类内部指标。空间变换的关键问题是聚类内部指标的设计,本文首次将聚类的机制问题纳入聚类内部指标的设计,并使这个新的聚类内部指标总体上明显优于现存的聚类内部指标,并能处理非凸数据集、密度分离数据集和含有异常点的弱连接性数据集
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