Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Strona główna > Publikacje
Publikacje
Pomoc (F2)
[30595] Artykuł:

A spectral clustering algorithm based on eigenvector localization

Czasopismo: Proceedings of 13-th International Conference, ICAISC 2014, Artificial Intelligence and Soft Computing, ed. L. Rutkowski, Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag   Tom: 8468, Zeszyt: 2, Strony: 749-759
ISSN:  0302-9743
ISBN:  978-3-319-07175-6
Wydawca:  SPRINGER-VERLAG BERLIN, HEIDELBERGER PLATZ 3, D-14197 BERLIN, GERMANY
Opublikowano: Czerwiec 2014
Seria wydawnicza:  Lecture Notes in Artificial Intelligence
Liczba arkuszy wydawniczych:  0.60
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Procent
udziału		 Liczba
punktów
Małgorzata Lucińska orcid logoWZiMKKatedra Inżynierii Produkcji10015.00  

Grupa MNiSW:  Materiały z konferencji międzynarodowej (zarejestrowane w Web of Science)
Punkty MNiSW: 15
Klasyfikacja Web of Science: Proceedings Paper

Pełny tekstPełny tekst     Web of Science Logo Web of Science    
Keywords:

spectral clustering  nearest neighbor graph  signless Laplacian 


Abstract:

This paper introduces the SpecLoc algorithm that performs clustering without pre-assigning the number of clusters. This is achieved by the use of a special property of matrix eigenvectors, called weak localization. The signless Laplacian matrix is created on the basis of a mutual neighbor graph. A new measure, introduced in this work, allows for selection of weakly localized eigenvectors. Experiments confirm good performance of the proposed algorithm for weakly separated groups of real datasets, including cancer gene expression matrices.


POWRÓT
Strona główna > Publikacje