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利用稀疏学习挖掘时变数据的进化共聚类公式研究

摘要

传统的聚类和特征选择方法都认为数据矩阵是静态的。然而，在许多应用程序中，数据矩阵随着时间的推移平稳地发展。从这些随时间变化的数据矩阵中学习的一个简单方法是分别分析它们。这种策略忽略了底层数据的时间依赖性。提出了两种基于融合Lasso正则化的进化共聚类和特征选择公式。进化共聚类公式能够平滑地识别嵌入到矩阵中的随时间维度变化的数据。公式允许在数据矩阵的时间维度上施加平滑约束。演化特征选择公式可以从时间演化数据矩阵中发现聚类中的共享特征。

R. amsaveni, R. Suresh Kumar MCA，哲学硕士

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