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洛科·朗贡；卡洛斯·阿尔扎特；约翰·苏肯斯（Johan A.K.Suykens）。

具有记忆效应的核谱聚类。 （英语） Zbl 1395.62160号

物理A 392，第10期，2588-2606（2013）.
摘要：进化图描述了许多随时间变化的自然现象，如社会关系、贸易市场、代谢网络等。在此框架中，执行社区检测和分析集群进化是一项关键任务。为此，我们提出了一个新的模型，其中随着时间的推移，聚类结果的平滑度可以被视为有效的先验知识。它基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）典型的约束优化公式，其中目标函数设计为显式包含时间平滑。后者允许模型很好地聚类当前数据，并与最近的历史保持一致。我们还提出了新的模型选择准则，以便仔细选择模型的超参数，这是实现良好性能的关键问题。我们在四个玩具问题和一个真实世界的网络上成功地测试了该模型。我们还将我们的模型与进化谱聚类进行了比较，进化谱聚类是一种最先进的进化网络社区检测算法，表明具有记忆效应的核谱聚类可以获得更好或同等的性能。

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

核谱聚类；社区检测；不断发展的网络；时间平滑度；记忆

软件：

格拉克勒斯；鲁万将军；图形范围；MC工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Langone}等人，Physica A 392，No.10，2588--2606（2013；Zbl 1395.62160）
全文： 内政部 链接

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