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快速核密度估计定理和大规模图论松弛聚类方法
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上传时间: 2013-08-10
详细说明： 首先证明了快速核密度估计(Fast kernel density estimate, FKDE) 定理: 基于抽样子集的高斯核密度估计(KDE) 与原数据集的KDE 间的误差与抽样容量和核参数相关, 而与总样本容量无关. 接着本文揭示了基于高斯核形式的图论松弛聚 类(Graph-based relaxed clustering, GRC) 算法的目标表达式可分解成\Parzen 窗加权和+ 平方熵" 的形式, 即此时GRC 可视作一个核密度估计问题, 这样基于KDE 近似策略, 本文提出了大规模图论松弛聚类方法(Scaling up GRC by KDE approximation, SUGRC-KDEA). 较之先前的工作, 这一方法的优势在于为GRC 作用于大规模数据集提供了更简单和易于 实现的方案.
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