作者：王兴良 王立宏 李海军特征向量选择谱聚类bagging方法约束计分拉普拉斯矩阵
摘要：谱聚类算法中用亲和矩阵特征值最大的k个特征向量并不总是能有效地发现数据集的结构。为了选取较好特征向量，提出了一种特征向量的Bagging选取算法。以成对约束计分方法为评价标准，对特征向量进行评价并选出较好的特征向量，将多次选择的特征向量进行Bagging集成（Bootstrap aggregating），得出k个特征向量的组合。该算法能够较好地选取出特征向量，根据UCI实验数据集的测试，证实该算法对测试数据集可以得出较好的预测结果。
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