论文摘要
对于大量的高维训练数据,数据降维是提高存储和计算效率、避免维数灾难的有效手段。提出了一种方法:首先基于随机投影理论对原始数据集进行随机投影变换,将数据集矩阵A映射为ā,而后再对矩阵ā执行K-means聚类算法,这样不仅能降低数据集的维度,同时也能减少执行K-means算法的时间,并且能够保证良好的聚类效果。最后在人工数据集和面部图像数据集上的仿真实验验证了该理论的有效性和准确性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蔡帅,朱磊,曾维军,魏克峰,孙静
关键词: 随机投影,降维,算法
来源: 信息技术与网络安全 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 陆军工程大学通信工程学院,战略支援部队61623部队,空军通信士官学校
分类号: TP311.13
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2019.12.012
页码: 58-62
总页数: 5
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