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K-Multiple-Means for Fast Clustering - 聂飞平(西北工业大学)

来源: 发布时间:2021-09-17 点击: Views
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报告时间:2021年9月18日下午14:00-14:55

报告地点:理学馆二楼阶梯报告厅(IC基地)

报告题目:K-Multiple-Means for Fast Clustering

报告人:聂飞平 教授(西北工业大学)

主持人:韩国军 教授

 


报告摘要:

大数据聚类的主要挑战之一在于如何以极低的成本处理海量高维数据,同时提高聚类效果。很多大规模聚类方法基于代表点采样的思想,代表点的质量直接决定了聚类结果的上限。如何选择更好的代表点是一个关键却少有人研究的问题。通过放宽K-means中每类只有一个中心的约束,我们提出了一种新颖的K-Multiple-Means方法。在利用原始数据和种子代表点学习结构化二部图的基础上,迭代更新代表点和二部图,提升代表点质量。该方法复杂度很低,显著提高了大数据聚类的质量,学到的代表点可以广泛用于矢量量化,聚类分析,特征学习等。

个人简介:

聂飞平,西北工业大学教授、博士生导师。科技部领军人才,国家高层次人才特殊支持计划科技创新领军人才。研究兴趣为机器学习理论和方法。在相关领域已发表系列论文,其中TPAMI,TNNLS,TIP,TKDE论文百余篇,ICML,IJCAI,AAAI,KDD论文百余篇。论文已被引用24000余次,H指数83。入选科睿唯安“全球高被引科学家”,爱思唯尔“中国高被引学者”等榜单。


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广州国家IC基地

2021年9月16日