Abstract-Som ett lovande sätt för heterogen dataanalys har konsensuskluster fått ökad uppmärksamhet under de senaste årtiondena. Bland olika utmärkta lösningar bildar de samassociationsmatrisbaserade metoderna ett landmärke, som omdefinierar samsynsklustret som ett problem för grafpartitionen. Icke desto mindre hindrar de relativt höga tids- och rymdkomplexen den från breda tillämpningar i verkligheten. Vi föreslår därför Spectral Ensemble Clustering (SEC) för att dra nytta av fördelarna med samassociation matris i informationsintegration men köra mer effektivt. Vi avslöjar den teoretiska ekvivalensen mellan SEC och viktade K-medelskluster, vilket dramatiskt minskar algoritmisk komplexitet. Vi härleder också SEC:s latenta konsensusfunktion, som enligt vår bästa kunskap är den första att överbrygga samassociationsmatrisbaserade metoder till metoderna med explicita globala objektiva funktioner. Vidare bevisar vi i teorin att SEC har robusthet, generaliseringsförmåga och konvergensegenskaper. Vi utvidgar slutligen SEC för att möta den utmaning som uppstår till följd av ofullständiga baspartitioner, baserat på vilka ett radsegmenteringssystem för big data clustering föreslås. Experiment på olika verkliga datamängder i både ensemble- och multi-view klusterscenarier visar SEC:s överlägsenhet mot vissa toppmoderna metoder. I synnerhet verkar SEC vara en lovande kandidat för kluster av stora data.
Liu m.fl. REF bevisar den teoretiska ekvivalensen mellan spektralklusterensemble och viktade k-medelvärden.
Spectral Ensemble Clustering via Weighted K-Means: Theoretical and Practical Evidence
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}