Abstract-This paper fokuserar på skalbarhet och robusthet av spektralkluster för extremt storskaliga dataset med begränsade resurser. Två nya algoritmer föreslås, nämligen ultraskalbar spektralklustring (U-SPEC) och ultraskalbar ensembleklustring (U-SENC). I U-SPEC föreslås en hybrid representativ urvalsstrategi och en snabb approximationsmetod för K-nearest representanter för byggandet av en sparsam affinitet sub-matris. Genom att tolka sparse sub-matrisen som en bipartite graf, överförs klippet används sedan för att effektivt partitionera grafen och få klusterresultatet. I U-SENC integreras flera U-SPEC kluster ytterligare i en ensemble klusterram för att öka robustheten i U-SPEC samtidigt som hög effektivitet upprätthålls. Baserat på ensemblegenerationen via flera U-SEPC:er, konstrueras en ny bipartitgraf mellan objekt och baskluster och delas sedan effektivt för att uppnå konsensusklusterresultatet. Det är värt att notera att både U-SPEC och U-SENC har nästan linjär tid och utrymme komplexitet, och kan robust och effektivt partitionera tio miljoner-nivå icke linjärt separerade datauppsättningar på en PC med 64GB minne. Experiment på olika storskaliga datauppsättningar har visat skalbarheten och robustheten hos våra algoritmer. MATLAB-koden och experimentella data finns på https://www.researchgate.net/publication/330760669.
För bättre prestanda av spektralkluster över storskaliga data med mycket begränsade resurser, Huang et al. REF konvertera sparse sub-matris som en bipartit graf och använda överförd klippa för att få klusterresultatet.
Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}