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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.5
- 수록면
- 1,311 - 1,318 (8page)
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Spectral clustering is one of the most recent unsupervised learning methods in data partitioning problems. Although spectral clustering algorithms commonly show better experimental results than those of other clustering methods, there are some practical issues in using the methods. This article concentrates on two critical issues in a large-scale problem; computing time and data storage requirements. Traditional spectral clustering algorithms are impractical in large-scale problems because of the eigenvalue decomposition. We propose a new algorithm which is introducing supervised learning techniques to spectral clustering to handle largescale data partitioning problems efficiently. Our method predicts eigenvector elements using the Gaussian process regression method with a smallsize spectral decomposition. With experiments on several large-scale data sets, we show our algorithm leads a remarkable computational cost reduction and nearly identical results comparing to the traditional spectral clustering.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존연구
3. 제안방법
4. 사례연구
5. 결론
REFERENCES
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