基于L1范数的k平面聚类算法设计

TP391; 基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,kPC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法.由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成.本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是kPC的求解特征值问题.在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in南京航空航天大学学报 Vol. 51; no. 5; pp. 681 - 686
Main Authors 杨红鑫, 杨绪兵, 寇振宇, 业巧林, 张福全, 许等平
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京林业大学信息科学技术学院,南京,210037%国家林业局调查规划设计院,北京,100714 01.10.2019
Subjects
Online AccessGet full text
ISSN1005-2615
DOI10.16356/j.1005-2615.2019.05.014

Cover

Abstract TP391; 基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,kPC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法.由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成.本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是kPC的求解特征值问题.在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能.
AbstractList TP391; 基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,kPC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法.由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成.本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是kPC的求解特征值问题.在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能.
Author 杨绪兵
许等平
业巧林
寇振宇
杨红鑫
张福全
AuthorAffiliation 南京林业大学信息科学技术学院,南京,210037%国家林业局调查规划设计院,北京,100714
AuthorAffiliation_xml – name: 南京林业大学信息科学技术学院,南京,210037%国家林业局调查规划设计院,北京,100714
Author_FL YANG Hongxin
KOU Zhenyu
YANG Xubing
ZHANG Fuquan
YE Qiaolin
XU Dengping
Author_FL_xml – sequence: 1
  fullname: YANG Hongxin
– sequence: 2
  fullname: YANG Xubing
– sequence: 3
  fullname: KOU Zhenyu
– sequence: 4
  fullname: YE Qiaolin
– sequence: 5
  fullname: ZHANG Fuquan
– sequence: 6
  fullname: XU Dengping
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 杨红鑫
– sequence: 2
  fullname: 杨绪兵
– sequence: 3
  fullname: 寇振宇
– sequence: 4
  fullname: 业巧林
– sequence: 5
  fullname: 张福全
– sequence: 6
  fullname: 许等平
BookMark eNo9j8tKw0AYhWdRwVr7Du4EIeP_zy3JUoo3CLjRdZlpZqypTMEorkWX4q4IBRF9gNDSlRV8GtvEtzCiuDpwOHyHb400_NBbQjYQKCou1XZGEUAGTKGkDDCmICmgaJDmf79K2nl-ZgAQWVxvmmRr8Tz_nD8kWN3fLkeTcnw3WLzNvp5eq5txOX0vi8flbFQVH1Xxsk5WnD7PbfsvW-Rkb_e4cxAkR_uHnZ0kyBGYCEyEjtseRBGE3HITKq2tCa1O0UnFTOoAIHSoQbrYCrRM2DgVTmqhtOhZ3iKbv9xr7Z32p91seHXh68euz_qD_uWPG8jajH8DmnRUsA
ClassificationCodes TP391
ContentType Journal Article
Copyright Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
Copyright_xml – notice: Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
DBID 2B.
4A8
92I
93N
PSX
TCJ
DOI 10.16356/j.1005-2615.2019.05.014
DatabaseName Wanfang Data Journals - Hong Kong
WANFANG Data Centre
Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
China Online Journals (COJ)
China Online Journals (COJ)
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Engineering
DocumentTitle_FL k Plane Clustering Algorithm Based on L1 Norm
EndPage 686
ExternalDocumentID njhkht201905014
GrantInformation_xml – fundername: 国家自然科学基金; 江苏省自然科学基金; 江苏省研究生科研与实践创新计划
  funderid: (61472186,50375057); (BK20161527,BK20171453); (SJKY19_0907)
GroupedDBID -03
2B.
4A8
92H
92I
93N
ABJNI
ACGFS
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
CCEZO
CEKLB
CW9
GROUPED_DOAJ
PSX
TCJ
TGT
TN5
U1G
U5M
ID FETCH-LOGICAL-s1024-b81f3ec088073e3b76aaeb7ead1f562bdf0007f1a05f9e41e24e9d4f5a46a4ce3
ISSN 1005-2615
IngestDate Thu May 29 04:00:29 EDT 2025
IsPeerReviewed false
IsScholarly true
Issue 5
Keywords L1范数
线性规划
凸问题
平面聚类
Language Chinese
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-s1024-b81f3ec088073e3b76aaeb7ead1f562bdf0007f1a05f9e41e24e9d4f5a46a4ce3
PageCount 6
ParticipantIDs wanfang_journals_njhkht201905014
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2019-10-01
PublicationDateYYYYMMDD 2019-10-01
PublicationDate_xml – month: 10
  year: 2019
  text: 2019-10-01
  day: 01
PublicationDecade 2010
PublicationTitle 南京航空航天大学学报
PublicationTitle_FL Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics
PublicationYear 2019
Publisher 南京林业大学信息科学技术学院,南京,210037%国家林业局调查规划设计院,北京,100714
Publisher_xml – name: 南京林业大学信息科学技术学院,南京,210037%国家林业局调查规划设计院,北京,100714
SSID ssib001129201
ssib051370533
ssib009282312
ssib020892855
ssib023167634
ssj0040328
Score 2.2633848
Snippet TP391; 基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,kPC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法.由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出...
SourceID wanfang
SourceType Aggregation Database
StartPage 681
Title 基于L1范数的k平面聚类算法设计
URI https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/njhkht201905014
Volume 51
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVEBS
  databaseName: Inspec with Full Text
  issn: 1005-2615
  databaseCode: ADMLS
  dateStart: 20120201
  customDbUrl:
  isFulltext: true
  dateEnd: 99991231
  titleUrlDefault: https://www.ebsco.com/products/research-databases/inspec-full-text
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssib020892855
  providerName: EBSCOhost
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwnV1Lb9QwELbK9gIHxFO8inrAF6SFOHEc-5jsZlWhwoVW6q1KNjGllRaJbi-9ITgibhVSJYTgB1SgnigSv4a2y79gZuJuwnYRj0tk2ZPxNzPOzngznjB2JxMylNYz7dyoso0V5dqZDQp88CKZ2aJUBWX5PlILy_LBSrgy05prZC1tDfN7_e2p50r-x6rQB3bFU7L_YNkxU-iANtgXrmBhuP6VjXkactPjScxTiVedLgqeaq47XAc8VdyEPPF4GnEDg3ID6RPDExgz3HR57BO1wGEgSgRPEmzEKTcR3g-UwAJooCdJXSMWzYgWeeou0ROGuEM8gZJ4xobgjXtCHkvsdI2IGoBENRqKa-ATnqwFEgRGNGGMCTXAFzxOppMkbiYN0ja4AP8e1yQXKAja2JPy2hOTBJqUAXdGhA74ojKaf44IM06zq5bzNBW4-35hOSkwDPVAmwRIECCaEySb0IX2iOEYdDUEOjCoDL8zBYDfgV02VToIaZUkPOk6gRM1HR6YHyfSuGTc8gF4lfkjWD40CxD7pxfEKTCdCTCYJVMd43UeEEvTwrY6bLpIVxP4aTMJgfydqr6340InVVU1P-WVsQZi5ZZPmGNOpalK5so6Ehnnhw7W1zbWhkjj4XvvM2zWj5TyW2w27j5cfFzH-wI_tlY7KOPjW-1xvO57Gnrqg9c-ln1QdT3EUASRR_udKnSTWFyS0iMcTJf6h_jv_wY9HfYb2GzwpBGXLl1g592Gcj6ufh0uspnttUvsXKPM6GV29_D9wfeDN4ti9Prl0c6n491XG4df9n-8-zh6sXv8-evx3tuj_Z3R3rfR3ocrbLmXLnUW2u4bKe1N2BrIdq6FDco-xArgq8sgj1SWlXkE_kFY2NrkhcVdgBWZF1pTSlH6sjSFtGEmVSb7ZXCVtQbPBuU1Nm9zVWZ530YisDLIgGNfaVloZX1dmDy8zuadpKvuN3BzdcJQN_5McpOdrR_UW6w1fL5VzkFcP8xvO-v-BAYrqZY
linkProvider EBSCOhost
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E5%9F%BA%E4%BA%8EL1%E8%8C%83%E6%95%B0%E7%9A%84k%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E8%81%9A%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%AE%BE%E8%AE%A1&rft.jtitle=%E5%8D%97%E4%BA%AC%E8%88%AA%E7%A9%BA%E8%88%AA%E5%A4%A9%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E5%AD%A6%E6%8A%A5&rft.au=%E6%9D%A8%E7%BA%A2%E9%91%AB&rft.au=%E6%9D%A8%E7%BB%AA%E5%85%B5&rft.au=%E5%AF%87%E6%8C%AF%E5%AE%87&rft.au=%E4%B8%9A%E5%B7%A7%E6%9E%97&rft.date=2019-10-01&rft.pub=%E5%8D%97%E4%BA%AC%E6%9E%97%E4%B8%9A%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%A7%91%E5%AD%A6%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AD%A6%E9%99%A2%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC%2C210037%25%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E6%9E%97%E4%B8%9A%E5%B1%80%E8%B0%83%E6%9F%A5%E8%A7%84%E5%88%92%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E9%99%A2%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC%2C100714&rft.issn=1005-2615&rft.volume=51&rft.issue=5&rft.spage=681&rft.epage=686&rft_id=info:doi/10.16356%2Fj.1005-2615.2019.05.014&rft.externalDocID=njhkht201905014
thumbnail_s http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/image/custom?url=http%3A%2F%2Fwww.wanfangdata.com.cn%2Fimages%2FPeriodicalImages%2Fnjhkht%2Fnjhkht.jpg