【摘 要】
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在数据聚类当中，谱聚类是最流行的方法之一，其性能取决于所选取相关图的拉普拉斯（Laplacian）矩阵的特征向量。对于一个K类问题，Ng-Jordan-weiss（NJW）谱聚类算法通常采用Laplacian矩
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,广东工业大学科技处
【基金项目】
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2008广东省省部产学研结合项目(2008B0900254);2008广东省现代信息业重点项目(GDIID2008IS005)
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在数据聚类当中，谱聚类是最流行的方法之一，其性能取决于所选取相关图的拉普拉斯（Laplacian）矩阵的特征向量。对于一个K类问题，Ng-Jordan-weiss（NJW）谱聚类算法通常采用Laplacian矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示。然而，对于某些分类问题，这K个特征向量不一定能够很好地体现原始数据的信息。本文提出一种基于均值的谱聚类特征向量选择算法。该算法首先得出图的Laplacian矩阵的前3K个最大特征值的均值，然后选取K个离均值最近的特征值所对应的特征向量。相比传统谱
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