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大講堂 | 面向大數據的圖聚類方法

本文作者: AI研習社 2018-10-26 12:05
導語:在本次公開課中,我們針對大數據的需求,提出了一系列新的圖聚類方法及優(yōu)化方法。

雷鋒網AI研習社訊:聚類是統(tǒng)計學、機器學習和數據挖掘領域的重要研究問題之一,其目的是將數據對象劃分為多個類或簇(cluster),使同一簇中的對象之間有較高的相似度,而不同簇中的對象有較大的差異。聚類是數據分析的重要手段,在客戶分群、基因識別、文本分析、空間數據處理、衛(wèi)星照片分析、醫(yī)療影像自動檢測等領域有著廣泛的應用。基于圖的聚類方法通過將帶權無向圖劃分為兩個或兩個以上的最優(yōu)子圖,使子圖內部盡量相似,而子圖間距離盡量距離較遠,以達到聚類的目的。與傳統(tǒng)的聚類算法相比,它能工作在任意的空間、能對任意形狀的數據進行聚類。但是,由于這類算法需要進行特征向量分解,具有較高的復雜度,所以在大數據時代面臨巨大的挑戰(zhàn)。我們針對大數據的需求,提出了一系列新的圖聚類方法及優(yōu)化方法。


分享主題

Graph-based Clustering of Large-scale Data(面向大數據的圖聚類方法)


分享嘉賓

陳小軍,深圳大學計算機與軟件學院講師,主要研究方向為無監(jiān)督學習、特征選擇、集成學習等。發(fā)表了40余篇學術論文,包括十余篇CCF A類文章,如SIGKDD、ICDE、ICCV、AAAI、IJCAI、TKDE、TNNLS等。


分享提綱

1、聚類

2、圖聚類及歸一化割

3、分享的工作:

        ISR: Improved Spectral Rotation [IJCAI 2017]

        DNC: Direct Normalized Cut [SIGKDD 2018]

        BKM: Balanced k-means for anchor generation [SIGKDD 2018]

 

分享時間

(北京時間 )  10 月 26 日(星期五)  20:00


直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/584

大講堂 | 面向大數據的圖聚類方法


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