De nyligen föreslagna flera k-means med ofullständiga kärnor (MKKM-IK) integrerar optimalt en grupp förspecificerade ofullständiga kärnmatriser för att förbättra klusterprestandan. Även om det visar lovande prestanda i olika tillämpningar, Vi observerar att det inte tillräckligt beaktar den lokala strukturen bland data och urskillningslöst tvingar alla parvis prov likhet att lika anpassa sig till sina ideal likhetsvärden. Detta skulle kunna göra de ofullständiga kärnorna mindre effektivt imputerade, och i sin tur negativt påverka klusterprestandan. I detta dokument föreslår vi en ny lokaliserad ofullständig flerkärnig k-means (LI-MKKM) algoritm för att ta itu med detta problem. Olika från befintliga MKKM-IK, LI-MKKM endast kräver likheten av ett prov till sina k-nearest grannar för att anpassa sig till deras ideala likhetsvärden. Detta hjälper klusteralgoritmen att fokusera på närmare provpar som ska hålla ihop och undvika otillförlitlig likhetsbedömning för längre provpar. Vi utformar noggrant en trestegs iterativ algoritm för att lösa det resulterande optimeringsproblemet och teoretiskt bevisa dess konvergens. Omfattande experiment på åtta referensdatauppsättningar visar att vår algoritm avsevärt överträffar de toppmoderna jämförbara algoritmer som föreslås i den senaste litteraturen, vilket bekräftar fördelen med att överväga lokal struktur.
Zhu m.fl. REF föreslog flera k-means för ofullständiga kärnor som tog hänsyn till den lokala strukturen bland data.
Localized Incomplete Multiple Kernel k-means
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}