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Matrix based Low-Rank Clustering

Posted on By Marquis

先说这一篇: Low-Rank Doubly Stochastic Matrix Decomposition for Cluster Analysis

现有的算法受限于 nonnegative matrix factorization (NMF),并且无法产生。 balanced partitions。
本文的算法:能够hold住large-scale manifold data sets(十万级)

但话又说回来了,这种算分关键是得 自己定制优化算法(即解一个目标函数,)这个一般人是hold不住的。

原理没那么难,就是先定义一个 cluster indicator matrix $\bar{F}\in{0,1}^{N\times r}$ ,然后构造 cluster incidence matrix $\bar{M}=\bar{F}\bar{F}^T$
如果我们有一个样本间的相似度矩阵 $S$,那么只要最小化一个divergence $D(S|\bar{M})$ 就行了。

这篇文章基于另一篇icml
2012: Clustering by Low-Rank Doubly Stochastic Matrix Decomposition
单我很难看出来icml 2012和这篇文章的关系。

这两篇文章的实验部分性能指标都是纯度(purity),没有图,只有表。