Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Fast support vector clustering
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Fast support vector clustering
Quỳnh Nga
82
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This fact impedes the application of support-based clustering method to the large-scale datasets. In this paper, we propose applying stochastic gradient descent framework to the first phase of support-based clustering for finding the domain of novelty in the form of a half-space and a new strategy to perform the clustering assignment. | Vietnam J Comput Sci 2017 4 13-21 DOI 10.1007 s4O595-016-0068-y CrossMark REGULAR PAPER Fast support vector clustering Tung Pham 1 Hang Dang1 Trung Le2 Thai Hoang Le1 Received 30 November 2015 Accepted 15 April 2016 Published online 12 May 2016 The Author s 2016. This article is published with open access at Springerlink.com Abstract Support-based clustering has recently absorbed plenty of attention because of its applications in solving the difficult and diverse clustering or outlier detection problem. Support-based clustering method perambulates two phases finding the domain of novelty and performing the clustering assignment. To find the domain of novelty the training time given by the current solvers is typically over-quadratic in the training size. This fact impedes the application of support-based clustering method to the large-scale datasets. In this paper we propose applying stochastic gradient descent framework to the first phase of support-based clustering for finding the domain of novelty in the form of a half-space and a new strategy to perform the clustering assignment. We validate our proposed method on several well-known datasets for clustering task to show that the proposed method renders a comparable clustering quality to the baselines while being faster than them. Keywords Support vector clustering Cluster analysis Kernel method 1 Introduction Cluster analysis is a fundamental problem in pattern recognition where objects are categorized into groups or clusters based on pairwise similarities between those objects such that two criteria homogeneity and separation are achieved B Hang Dang dthang@hcmus.edu.vn 1 Faculty of Information Technology VNUHCM-University of Science Ho Chi Minh City Vietnam 2 Faculty of Information Technology HCMc University of Pedagogy Ho Chi Minh City Vietnam 21 . Two challenges in the task of cluster analysis are 1 dealing with complicated data with nested or hierarchy structures inside and 2 automatically detecting the .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.