抽样谱聚类集成算法优化研究

"一种基于抽样的谱聚类集成算法" 谱聚类是一种常见的无监督学习方法，用于在没有预先标记信息的情况下对数据进行分组。它主要依赖于数据集的相似性矩阵，通过分析该矩阵的特征向量来确定数据的聚类结构。在大数据背景下，谱聚类算法在处理大规模数据时，由于需要进行大规模的特征分解，其计算复杂度和时间消耗会显著增加。 为了改善这一问题，本文提出了一个基于抽样的谱聚类集成算法。这种新方法采用了创新的抽样策略，通过多次抽样生成多个具有关联性和差异性的数据子集。这些子集不仅能够减少计算负担，还能够更好地捕获原始数据集的分布特性。在每个抽样子集上，应用了NJW（Ng, Jordan, and Weiss提出的谱聚类算法）进行聚类，该算法以其高效和稳健性著称。 NJW算法的核心在于构建拉普拉斯矩阵，通过对拉普拉斯矩阵进行特征分解来获取数据的低维表示，进而识别出潜在的聚类结构。在每个子集上执行NJW算法后，会得到多个基聚类结果。然后，利用最近邻原则将这些子集上的聚类结果映射回原始数据集，形成全局聚类。这种方法有助于保留各子集聚类的局部信息，同时考虑了全局的一致性。 聚类集成是将多个聚类结果整合成一个更稳定、更准确的最终聚类划分的过程。在这个过程中，不同的基聚类结果通过某种策略（如投票或加权平均）结合，以增强聚类的鲁棒性和准确性。本文所提方法的实验结果表明，相较于传统的NJW算法和简单的随机抽样集成算法，其在效率和聚类效果方面都有所提升。 关键词涉及的技术点包括： 1. 抽样：这是降低大规模数据处理复杂度的关键技术，通过采样保持数据的代表性和多样性。 2. 谱聚类：一种基于数据相似性矩阵的无监督学习方法，通过特征向量分析发现聚类结构。 3. 聚类集成：将多个聚类结果合并，以获得更稳定、更精确的聚类输出。 4. 相似性矩阵：用于度量数据之间的相似程度，是谱聚类的基础。 5. 有效性指标：评估聚类算法性能的量化标准，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。 总结来说，这篇研究论文提出了一种新的谱聚类集成算法，通过巧妙的抽样策略和NJW算法的组合，实现了对大规模数据高效且准确的聚类，对于大数据环境下的无监督学习具有重要的理论和实践价值。