一种改进的鲁棒稀疏凸聚类

IF 5.2 1区 计算机科学 Q1 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Jinyao Ma;Haibin Zhang;Shanshan Yang;Jiaojiao Jiang;Gaidi Li
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摘要

凸聚类将聚类问题转化为凸优化问题,引起了人们的广泛关注。它克服了传统聚类方法如K-means、基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN)和层次聚类等容易陷入局部最优解的缺点。然而,凸聚类很容易出现异常特征,因为它使用Frobenius范数来测量数据点与其相应聚类中心之间的距离并评估聚类。为了准确识别异常值特征,本文将数据分解为聚类结构组件和捕获异常值特征的归一化组件。与现有的用精确测量来评估特征的凸聚类不同,该模型可以克服不同特征大小的巨大差异,并且可以有效地识别和去除异常特征。为了求解所提出的模型,我们设计了一个有效的算法,并证明了该算法的全局收敛性。在合成数据集和UCI数据集上的实验表明,该方法在凸聚类方面优于比较方法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
An Improved Robust Sparse Convex Clustering
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