کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10360337 | 869777 | 2014 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multiple kernel clustering based on centered kernel alignment
ترجمه فارسی عنوان
خوشه بندی چند هسته ای براساس ترتیب هسته مرکزی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
خوشه بندی همجوشی داده ها، یادگیری چند هسته ای، همبستگی هسته مرکزی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Multiple kernel clustering (MKC), which performs kernel-based data fusion for data clustering, is an emerging topic. It aims at solving clustering problems with multiple cues. Most MKC methods usually extend existing clustering methods with a multiple kernel learning (MKL) setting. In this paper, we propose a novel MKC method that is different from those popular approaches. Centered kernel alignment-an effective kernel evaluation measure-is employed in order to unify the two tasks of clustering and MKL into a single optimization framework. To solve the formulated optimization problem, an efficient two-step iterative algorithm is developed. Experiments on several UCI datasets and face image datasets validate the effectiveness and efficiency of our MKC algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 47, Issue 11, November 2014, Pages 3656-3664
Journal: Pattern Recognition - Volume 47, Issue 11, November 2014, Pages 3656-3664
نویسندگان
Yanting Lu, Liantao Wang, Jianfeng Lu, Jingyu Yang, Chunhua Shen,