A Novel Convex Clustering Method for High-Dimensional Data Using Semiproximal ADMM
المؤلفون المشاركون
Chen, Huangyue
Li, Yan
Kong, Lingchen
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Clustering is an important ingredient of unsupervised learning; classical clustering methods include K-means clustering and hierarchical clustering.
These methods may suffer from instability because of their tendency prone to sink into the local optimal solutions of the nonconvex optimization model.
In this paper, we propose a new convex clustering method for high-dimensional data based on the sparse group lasso penalty, which can simultaneously group observations and eliminate noninformative features.
In this method, the number of clusters can be learned from the data instead of being given in advance as a parameter.
We theoretically prove that the proposed method has desirable statistical properties, including a finite sample error bound and feature screening consistency.
Furthermore, the semiproximal alternating direction method of multipliers is designed to solve the sparse group lasso convex clustering model, and its convergence analysis is established without any conditions.
Finally, the effectiveness of the proposed method is thoroughly demonstrated through simulated experiments and real applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Huangyue& Kong, Lingchen& Li, Yan. 2020. A Novel Convex Clustering Method for High-Dimensional Data Using Semiproximal ADMM. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202071
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Huangyue…[et al.]. A Novel Convex Clustering Method for High-Dimensional Data Using Semiproximal ADMM. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202071
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Huangyue& Kong, Lingchen& Li, Yan. A Novel Convex Clustering Method for High-Dimensional Data Using Semiproximal ADMM. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202071
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202071
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر