Clustering via adaptive and locality-constrained graph learning and unsupervised ELM
In this paper an effective graph learning method is proposed for clustering based on adaptive graph regularizations. Many graph learning methods focus on optimizing a global constraint on sparsity, low-rankness or weighted pair-wise distances, but they often fail to consider local connectivities. We...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zeng, Yijie, Chen, Jichao, Li, Yue, Qing, Yuanyuan, Huang, Guang-Bin |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/160969 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Enhancing generalized spectral clustering with embedding Laplacian graph regularization
بواسطة: Zhang, Hengmin, وآخرون
منشور في: (2025) -
Cluster analysis on dynamic graphs
بواسطة: Wang, Yujing
منشور في: (2024) -
Ricochet: A family of unconstrained algorithms for graph clustering
بواسطة: Wijaya, D.T., وآخرون
منشور في: (2013) -
Graphs, Clustering and applications
بواسطة: DERRY TANTI WIJAYA
منشور في: (2019) -
ELM embedded discriminative dictionary learning for image classification
بواسطة: Zeng, Yijie, وآخرون
منشور في: (2022)