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上传时间: 2021-03-16
详细说明：基于示例的数据聚类问题可以表述为最小化在马尔可夫随机场（MRF）上定义的能量函数。 但是，大多数优化MRF能量函数的算法不能直接应用于聚类任务，因为该问题具有高阶能量函数。 在本文中，我们首先表明，聚类问题的高阶能量函数可以简化为具有度量属性的成对能量函数，因此可以通过基于图割的alpha展开移动算法对其进行优化。 然后，从以下两个方面对原始的扩展移动算法进行了改进：1）我们没有解决最小化的st割图问题，而是证明了存在一个显式且可解释的解决方案，可将聚类问题中的能量函数最小化。 基于这种解释，提出了一种快速的alpha扩展移动算法，该算法比基于图割的算法更有效。 2）通过扩展其移动空间进一步改进了快速alpha扩展移动算法，从而可以在每次迭代中实现更大的能量值降低。 在基准数据集上进行的实验表明，与其他基于示例的最新聚类算法相比，增强的扩展移动算法具有更好的性能。
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