谱聚类中的特征选择：理论引导的实践
统计理论
2020-06-09 v2 统计理论
摘要
基于高斯混合类型模型，我们推导出一种特征选择过程，可在高维设定下改进通常的谱聚类。具体地，我们在特征值重数与特征值比集中结果下推导尖峰特征值的渐近展开，从而给出谱聚类中首个有理论支撑的特征选择过程。所得的特征选择谱聚类（ESSC）算法具有更好的稳定性，且优于经典替代方法。我们通过大量仿真与多个真实数据研究展示了 ESSC 的优势。
引用
@article{arxiv.2004.06296,
title = {Eigen selection in spectral clustering: a theory guided practice},
author = {Xiao Han and Xin Tong and Yingying Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06296},
year = {2020}
}