Konstruerad spektral klustring (CSC) metod kan avsevärt förbättra klustret noggrannhet med införlivandet av begränsningsinformation i spektral klustring och därmed har ägnats akademisk uppmärksamhet brett. I detta dokument föreslår vi en snabb CSC-algoritm via kodning av landmärkesbaserad grafkonstruktion till en ny CSC-modell och tillämpning av slumpmässig provtagning för att minska datastorleken efter spektral inbäddning. Jämfört med den ursprungliga modellen, har den nya algoritmen liknande resultat med ökningen av sin modellstorlek asymptotiskt; jämfört med den mest effektiva CSC algoritm känd, den nya algoritmen går snabbare och har ett bredare utbud av lämpliga datamängder. Samtidigt föreslås också en skalbar semiövervakad klusterensemblealgoritm via kombinationen av vår snabba CSC-algoritm och dimensionalitetsreduktion med slumpmässig projektion i processen för spektral ensembleklustring. Vi visar genom att presentera teoretisk analys och empiriska resultat att den nya klusterensemblealgoritmen har fördelar när det gäller effektivitet och effektivitet. Dessutom är det ungefärliga bevarandet av slumpmässig projektion i klustreringsnoggrannhet som har bevisats i samförståndskluster också lämpligt för den viktade - medel klustreringen och därmed ger den teoretiska garantin till denna speciella typ av - medel klustrering där varje punkt har sin motsvarande vikt.
Liu m.fl. REF föreslog en snabbt begränsad spektralklusteralgoritm via landmärkesbaserad grafkonstruktion och minskade sedan datastorleken genom slumpmässig provtagning efter inbäddning av spektral.
Fast Constrained Spectral Clustering and Cluster Ensemble with Random Projection