徐雪丽

作品数：2被引量：4H指数：1
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供职机构：兰州大学数学与统计学院更多>>
发文主题：高维数据聚类评价指标高维数据聚类降维方法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《兰州大学学报（自然科学版）》《中国科学技术大学学报》更多>>
所获基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
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稀疏谱聚类方法及应用被引量：1
《兰州大学学报（自然科学版）》2017年第5期685-690,共6页徐雪丽 苏锦霞 
国家自然科学基金项目(11571156);中央高校基本科研业务费专项资金项目(LZUJBKY-201215;LZUJBKY-2013-178)
提出了一种新的谱聚类算法:基于K-Medoids的SSKM聚类,不仅利用距离指数变换函数及稀疏化算法构建了分块对角矩阵以重新解释样本之间的相似度,还结合PAM算法取代传统谱聚类中的k-means算法对特征向量聚类以提高算法的聚类稳定性.为了使S...
关键词：稀疏谱聚类 高维数据 降维技术 聚类评价指标 
稀疏谱聚类算法在高维数据上的应用被引量：3
《中国科学技术大学学报》2017年第4期311-319,共9页徐雪丽 赵学靖 
提出一种新的稀疏谱聚类算法——基于PAM算法的HSSPAM聚类(high-dimensional sparse spectral clustering based on partitioning around medoids).该算法先用高相关系数过滤及主成分分析降维方法以有效减小甚至消除维度灾难对高维数据...
关键词：高维数据聚类 稀疏谱聚类算法 降维方法 分块对角矩阵 聚类评价指标 
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